Kelompok 8
Input Data
Inisialisasi Library
## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.3.3##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union## Warning: package 'plotly' was built under R version 4.3.2## Loading required package: ggplot2## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.3.2##
## Attaching package: 'plotly'## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## last_plot## The following object is masked from 'package:stats':
##
## filter## The following object is masked from 'package:graphics':
##
## layout## Warning: package 'lmtest' was built under R version 4.3.2## Loading required package: zoo## Warning: package 'zoo' was built under R version 4.3.2##
## Attaching package: 'zoo'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numeric## Warning: package 'car' was built under R version 4.3.3## Loading required package: carData##
## Attaching package: 'car'## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## recode##
## Attaching package: 'MASS'## The following object is masked from 'package:plotly':
##
## select## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## select## Warning: package 'olsrr' was built under R version 4.3.2##
## Attaching package: 'olsrr'## The following object is masked from 'package:MASS':
##
## cement## The following object is masked from 'package:datasets':
##
## rivers## Warning: package 'ggcorrplot' was built under R version 4.3.3## Warning: package 'GGally' was built under R version 4.3.2## Registered S3 method overwritten by 'GGally':
## method from
## +.gg ggplot2## Warning: package 'forecast' was built under R version 4.3.3## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
## method from
## as.zoo.data.frame zoo## Warning: package 'lares' was built under R version 4.3.3## Loading required package: lars## Loaded lars 1.3## Warning: package 'caret' was built under R version 4.3.3## Loading required package: latticeData
## tibble [1,192 × 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ harga_mobil : num [1:1192] 2.36e+08 3.78e+08 4.76e+08 1.48e+08 2.27e+08 ...
## $ Kilometer : num [1:1192] 17000 50000 10000 100000 20000 ...
## $ Kapasitas_mesin: chr [1:1192] "Dibawah 1000 cc" "Dibawah 1000 cc" "Dibawah 1000 cc" "Dibawah 1000 cc" ...
## $ Transmisi : chr [1:1192] "otomatis" "otomatis" "otomatis" "otomatis" ...
## $ Merek : chr [1:1192] "TOYOTA" "BMW" "PEUGEOT" "SUZUKI" ...
## $ Lokasi : chr [1:1192] "jakarta utara" "jakarta utara" "jakarta utara" "magelang" ...
## $ Tahun : num [1:1192] 2022 2016 2021 2014 2022 ...regresi$Kapasitas_mesin <- as.factor(regresi$Kapasitas_mesin)
regresi$Transmisi <- as.factor(regresi$Transmisi)
regresi$Merek <- as.factor(regresi$Merek)
regresi$Lokasi <- as.factor(regresi$Lokasi)
str(regresi)## tibble [1,192 × 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ harga_mobil : num [1:1192] 2.36e+08 3.78e+08 4.76e+08 1.48e+08 2.27e+08 ...
## $ Kilometer : num [1:1192] 17000 50000 10000 100000 20000 ...
## $ Kapasitas_mesin: Factor w/ 5 levels "1001-1500 cc",..: 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ...
## $ Transmisi : Factor w/ 2 levels "Manual","otomatis": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ Merek : Factor w/ 28 levels "AUDI","BMW","CHEVROLET",..: 25 2 20 24 25 4 25 25 22 12 ...
## $ Lokasi : Factor w/ 43 levels "bandung","Bandung",..: 18 18 18 25 33 9 14 18 18 1 ...
## $ Tahun : num [1:1192] 2022 2016 2021 2014 2022 ...Cek Missing Values
## [1] 3## [1] 0Pembuatan Kategori Umur Mobil (Lama Mobil Bekas)
# Pastikan paket dplyr sudah terinstall
# install.packages("dplyr")
# Memuat paket dplyr
library(dplyr)
# Misalkan data Anda ada di dalam data frame bernama regresi dengan kolom "tahun"
regresi2 <- regresi2 %>%
mutate(kategori_pemakaian = case_when(
Tahun >= 2013 & Tahun <= 2018 ~ "Umur Mobil lebih dari 5 tahun",
Tahun >= 2019 & Tahun <= 2024 ~ "Umur Mobil kurang dari 5 tahun",
TRUE ~ NA_character_ # Mengisi NA jika tidak memenuhi kondisi
))
# Melihat hasil
str(regresi2)## tibble [1,189 × 8] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ harga_mobil : num [1:1189] 2.36e+08 3.78e+08 4.76e+08 1.48e+08 2.27e+08 ...
## $ Kilometer : num [1:1189] 17000 50000 10000 100000 20000 ...
## $ Kapasitas_mesin : Factor w/ 5 levels "1001-1500 cc",..: 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ...
## $ Transmisi : Factor w/ 2 levels "Manual","otomatis": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ Merek : Factor w/ 28 levels "AUDI","BMW","CHEVROLET",..: 25 2 20 24 25 4 25 25 22 12 ...
## $ Lokasi : Factor w/ 43 levels "bandung","Bandung",..: 18 18 18 25 33 9 14 18 18 1 ...
## $ Tahun : num [1:1189] 2022 2016 2021 2014 2022 ...
## $ kategori_pemakaian: chr [1:1189] "Umur Mobil kurang dari 5 tahun" "Umur Mobil lebih dari 5 tahun" "Umur Mobil kurang dari 5 tahun" "Umur Mobil lebih dari 5 tahun" ...
## - attr(*, "na.action")= 'omit' Named int [1:3] 996 1007 1018
## ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "996" "1007" "1018"Pembuatan Kategori Lokasi
# Misalkan data Anda ada di dalam data frame bernama regresi dengan kolom "lokasi"
# Daftar kota-kota di Jabodetabek
jabodetabek <- c("bekasi", "bogor", "cipayung","depok", "jakarta barat", "jakarta selatan", "jakarta timur", "jakarta utara", "tangerang", "tangerang selatan", "Tanggerang")
# Menambahkan kolom kategori lokasi
regresi2 <- regresi2 %>%
mutate(kategori_lokasi = case_when(
Lokasi %in% jabodetabek ~ "Jabodetabek",
TRUE ~ "Luar Jabodetabek" # Untuk semua lokasi yang tidak ada dalam jabodetabek
))
# Melihat hasil
head(regresi2)## # A tibble: 6 × 9
## harga_mobil Kilometer Kapasitas_mesin Transmisi Merek Lokasi Tahun
## <dbl> <dbl> <fct> <fct> <fct> <fct> <dbl>
## 1 236400000 17000 Dibawah 1000 cc otomatis TOYOTA jakarta utara 2022
## 2 378400000 50000 Dibawah 1000 cc otomatis BMW jakarta utara 2016
## 3 475800000 10000 Dibawah 1000 cc otomatis PEUGEOT jakarta utara 2021
## 4 147800000 100000 Dibawah 1000 cc otomatis SUZUKI magelang 2014
## 5 227400000 20000 Dibawah 1000 cc otomatis TOYOTA semarang 2022
## 6 141600000 50229 Dibawah 1000 cc otomatis DAIHATSU denpasar 2022
## # ℹ 2 more variables: kategori_pemakaian <chr>, kategori_lokasi <chr>Pembuatan Kategori Merek
Top_10_merek_mobil <- c("TOYOTA", "DAIHATSU", "HONDA","MITSUBISHI", "SUZUKI", "NISSAN", "MAZDA", "WULING", "MERCEDES", "BMW")
# Menambahkan kolom kategori Merek
regresi2 <- regresi2 %>%
mutate(kategori_merek = case_when(
Merek %in% Top_10_merek_mobil ~ "Sepuluh Mobil Terlaris",
TRUE ~ "Merek Mobil dibawah Top 10 Terlaris" # Untuk semua lokasi yang tidak ada dalam jabodetabek
))
# Melihat hasil
head(regresi2)## # A tibble: 6 × 10
## harga_mobil Kilometer Kapasitas_mesin Transmisi Merek Lokasi Tahun
## <dbl> <dbl> <fct> <fct> <fct> <fct> <dbl>
## 1 236400000 17000 Dibawah 1000 cc otomatis TOYOTA jakarta utara 2022
## 2 378400000 50000 Dibawah 1000 cc otomatis BMW jakarta utara 2016
## 3 475800000 10000 Dibawah 1000 cc otomatis PEUGEOT jakarta utara 2021
## 4 147800000 100000 Dibawah 1000 cc otomatis SUZUKI magelang 2014
## 5 227400000 20000 Dibawah 1000 cc otomatis TOYOTA semarang 2022
## 6 141600000 50229 Dibawah 1000 cc otomatis DAIHATSU denpasar 2022
## # ℹ 3 more variables: kategori_pemakaian <chr>, kategori_lokasi <chr>,
## # kategori_merek <chr>## tibble [1,189 × 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ harga_mobil : num [1:1189] 2.36e+08 3.78e+08 4.76e+08 1.48e+08 2.27e+08 ...
## $ Kilometer : num [1:1189] 17000 50000 10000 100000 20000 ...
## $ Kapasitas_mesin : Factor w/ 5 levels "1001-1500 cc",..: 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ...
## $ Transmisi : Factor w/ 2 levels "Manual","otomatis": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ kategori_pemakaian: chr [1:1189] "Umur Mobil kurang dari 5 tahun" "Umur Mobil lebih dari 5 tahun" "Umur Mobil kurang dari 5 tahun" "Umur Mobil lebih dari 5 tahun" ...
## $ kategori_lokasi : chr [1:1189] "Jabodetabek" "Jabodetabek" "Jabodetabek" "Luar Jabodetabek" ...
## $ kategori_merek : chr [1:1189] "Sepuluh Mobil Terlaris" "Sepuluh Mobil Terlaris" "Merek Mobil dibawah Top 10 Terlaris" "Sepuluh Mobil Terlaris" ...
## - attr(*, "na.action")= 'omit' Named int [1:3] 996 1007 1018
## ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "996" "1007" "1018"regresi3$kategori_pemakaian <- as.factor(regresi3$kategori_pemakaian)
regresi3$kategori_lokasi <- as.factor(regresi3$kategori_lokasi)
regresi3$kategori_merek <- as.factor(regresi3$kategori_merek)
str(regresi3)## tibble [1,189 × 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ harga_mobil : num [1:1189] 2.36e+08 3.78e+08 4.76e+08 1.48e+08 2.27e+08 ...
## $ Kilometer : num [1:1189] 17000 50000 10000 100000 20000 ...
## $ Kapasitas_mesin : Factor w/ 5 levels "1001-1500 cc",..: 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ...
## $ Transmisi : Factor w/ 2 levels "Manual","otomatis": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ kategori_pemakaian: Factor w/ 2 levels "Umur Mobil kurang dari 5 tahun",..: 1 2 1 2 1 1 2 1 1 2 ...
## $ kategori_lokasi : Factor w/ 2 levels "Jabodetabek",..: 1 1 1 2 2 2 2 1 1 2 ...
## $ kategori_merek : Factor w/ 2 levels "Merek Mobil dibawah Top 10 Terlaris",..: 2 2 1 2 2 2 2 2 1 1 ...
## - attr(*, "na.action")= 'omit' Named int [1:3] 996 1007 1018
## ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "996" "1007" "1018"Eksplorasi
# Menambahkan pengaturan skala pada sumbu y dan x
interactive.plot <- ggplot(regresi3) +
geom_point(aes(x = Kilometer, y = harga_mobil), color = "coral", shape = 8, size = 1) +
geom_smooth(aes(x = Kilometer, y = harga_mobil), method = "lm", se = FALSE, color = "cornsilk3") +
ggtitle("Harga mobil Kilometer") +
ylab("Harga mobil") +
xlab("Kilometer") +
theme_classic() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, max(regresi3$harga_mobil), by = 100000000)) + # Rentang setiap 100 juta
scale_x_continuous(breaks = seq(0, max(regresi3$Kilometer), by = 50000)) # Rentang setiap 50 ribu
# Membuat plot interaktif dengan ggplotly
ggplotly(interactive.plot)## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'## [1] -0.2232715Berdasarkan scatter plot diatas, hubungan antara peubah harga mobil dengan kilometer kurang linear dengan ada beberapa amatan yang posisinya jauh dari amatan yang lain. Selain itu, nilai korelasi antara peubah harga mobil dan kilometer juga kecil dan memiliki nilai hubungan yang negatif.
Regresi OLS
Pembuatan Referensi peubah Dummy
## Peubah Dummy dengan referensi peubah Kapasitas Mesin 1501- 2000 cc
regresi3$Kapasitas_mesin <- relevel(regresi3$Kapasitas_mesin, ref = "1501-2000 cc")
## Peubah Dummy dengan referensi peubah Transmisi otomatis
regresi3$Transmisi <- relevel(regresi3$Transmisi, ref = "otomatis")
## Peubah Dummy dengan referensi peubah kategori pemakaian <= 5 tahun
regresi3$kategori_pemakaian <- relevel(regresi3$kategori_pemakaian, ref = "Umur Mobil kurang dari 5 tahun")
## Peubah Dummy dengan referensi peubah kategori lokasi Jabodetabek
regresi3$kategori_lokasi <- relevel(regresi3$kategori_lokasi, ref = "Jabodetabek")
## Peubah Dummy dengan referensi peubah kategori merek Top 10 Mobil Terlaris
regresi3$kategori_merek <- relevel(regresi3$kategori_merek, ref = "Sepuluh Mobil Terlaris")Pembuatan Model Regresi
Model Awal
model <- lm(harga_mobil ~ Kilometer + Kapasitas_mesin + Transmisi + kategori_pemakaian +kategori_lokasi + kategori_merek , data= regresi3)
summary(model)##
## Call:
## lm(formula = harga_mobil ~ Kilometer + Kapasitas_mesin + Transmisi +
## kategori_pemakaian + kategori_lokasi + kategori_merek, data = regresi3)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -556357170 -52743840 -12033883 30822729 946109769
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value
## (Intercept) 3.752e+08 8.881e+06 42.245
## Kilometer -5.734e+02 7.927e+01 -7.233
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc -7.259e+07 7.179e+06 -10.111
## Kapasitas_mesin2001-3000cc 5.743e+08 3.249e+07 17.676
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc 3.587e+08 3.600e+07 9.963
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc -1.671e+08 8.269e+06 -20.212
## TransmisiManual -5.008e+07 7.235e+06 -6.922
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun -4.396e+07 7.297e+06 -6.024
## kategori_lokasiLuar Jabodetabek 9.263e+06 6.842e+06 1.354
## kategori_merekMerek Mobil dibawah Top 10 Terlaris 7.050e+07 1.443e+07 4.886
## Pr(>|t|)
## (Intercept) < 2e-16 ***
## Kilometer 8.49e-13 ***
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc < 2e-16 ***
## Kapasitas_mesin2001-3000cc < 2e-16 ***
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc < 2e-16 ***
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc < 2e-16 ***
## TransmisiManual 7.28e-12 ***
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun 2.27e-09 ***
## kategori_lokasiLuar Jabodetabek 0.176
## kategori_merekMerek Mobil dibawah Top 10 Terlaris 1.17e-06 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.05e+08 on 1179 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.5081, Adjusted R-squared: 0.5044
## F-statistic: 135.3 on 9 and 1179 DF, p-value: < 2.2e-16\[ \hat Y = 3.752 \times 10^{8} -5.734\times 10^{2}X -7.259\times 10^{7}Ei_1 + 5.743\times 10^{8}Ei_2 -1.671\times 10^{8}Ei_3 +3.587\times 10^{8}Ei_4 -5.008\times 10^{7}T -4.396\times 10^{7}M + 9.263\times 10^{6}L + 7.050\times 10^{7}K \]
Keterangan
Harga Mobil = Y
Kilometer = X
Kapasitas Mesin = E
Transmisi = T Kategori Lama Pemakaian Mobil = M
Kategori Lokasi = L
Kategori Merek = K
dengan :
E (Peubah Referensi Kapasitas Mesin 1501-200cc) Ei1 =
Kapasitas Mesin 1001-1500 cc
Ei2 = Kapasitas Mesin 2001-3000cc
Ei3 = Kapasitas Mesin Dibawah 1000 cc
Ei4 = Kapasitas Mesin Diatas 3000 cc
T (Peubah Referensi Transmisi Otomatis
M (Peubah Referensinya lama pemakaian baru (kurang dari 5
tahun) L (Peubah Referensinya Jabodetabek) K(Peubah
Refrensinya Sepuluh Merek Mobil Terlaris)
Pengecekkan Pencilan, Leverage, dan Amatan Berpengaruh
Perhitungan ri, ci, Hi, DFFITSi
index <- c(1:1189)
ri <- studres(model)
ci <- cooks.distance(model)
DFFITSi <- dffits(model)
hi <- ols_hadi(model)
hii <- hatvalues(model)
hasil <- data.frame(index,ri,ci,DFFITSi,hi,hii); round(hasil,4)## index ri ci DFFITSi hadi potential residual hii
## 1 1 0.3644 0.0001 0.0327 0.0092 0.0081 0.0011 0.0080
## 2 2 2.3266 0.0035 0.1877 0.0525 0.0065 0.0459 0.0065
## 3 3 1.9597 0.0094 0.3068 0.0571 0.0245 0.0326 0.0239
## 4 4 0.3035 0.0000 0.0213 0.0057 0.0049 0.0008 0.0049
## 5 5 0.2061 0.0000 0.0171 0.0073 0.0069 0.0004 0.0068
## 6 6 -0.4481 0.0001 -0.0370 0.0085 0.0068 0.0017 0.0068
## 7 7 0.2318 0.0000 0.0180 0.0065 0.0060 0.0005 0.0060
## 8 8 0.4066 0.0001 0.0370 0.0097 0.0083 0.0014 0.0082
## 9 9 -1.3412 0.0044 -0.2094 0.0396 0.0244 0.0153 0.0238
## 10 10 0.3569 0.0003 0.0537 0.0237 0.0226 0.0011 0.0221
## 11 11 0.0162 0.0000 0.0011 0.0049 0.0049 0.0000 0.0049
## 12 12 -0.2865 0.0001 -0.0242 0.0078 0.0071 0.0007 0.0071
## 13 13 0.2301 0.0000 0.0192 0.0074 0.0070 0.0004 0.0069
## 14 14 -0.5040 0.0002 -0.0413 0.0089 0.0067 0.0022 0.0067
## 15 15 -1.3515 0.0046 -0.2134 0.0404 0.0249 0.0155 0.0243
## 16 16 0.3819 0.0001 0.0261 0.0059 0.0047 0.0012 0.0047
## 17 17 -0.1522 0.0000 -0.0103 0.0048 0.0046 0.0002 0.0046
## 18 18 3.6101 0.0064 0.2543 0.1156 0.0050 0.1106 0.0049
## 19 19 -0.1121 0.0000 -0.0088 0.0062 0.0061 0.0001 0.0061
## 20 20 0.3812 0.0001 0.0266 0.0061 0.0049 0.0012 0.0049
## 21 21 -0.1838 0.0000 -0.0133 0.0055 0.0052 0.0003 0.0052
## 22 22 -0.0547 0.0000 -0.0038 0.0049 0.0049 0.0000 0.0049
## 23 23 0.0972 0.0000 0.0066 0.0047 0.0046 0.0001 0.0046
## 24 24 -0.3337 0.0001 -0.0274 0.0077 0.0067 0.0009 0.0067
## 25 25 0.4403 0.0001 0.0368 0.0086 0.0070 0.0016 0.0069
## 26 26 0.0120 0.0000 0.0008 0.0046 0.0046 0.0000 0.0046
## 27 27 -0.1556 0.0000 -0.0112 0.0054 0.0052 0.0002 0.0052
## 28 28 0.1536 0.0000 0.0104 0.0048 0.0046 0.0002 0.0046
## 29 29 0.0615 0.0000 0.0049 0.0065 0.0065 0.0000 0.0064
## 30 30 0.2909 0.0001 0.0269 0.0093 0.0086 0.0007 0.0085
## 31 31 0.0019 0.0000 0.0001 0.0049 0.0049 0.0000 0.0049
## 32 32 -0.0892 0.0000 -0.0062 0.0049 0.0049 0.0001 0.0048
## 33 33 0.1647 0.0000 0.0134 0.0069 0.0067 0.0002 0.0066
## 34 34 0.0295 0.0000 0.0020 0.0047 0.0047 0.0000 0.0046
## 35 35 -0.1384 0.0000 -0.0103 0.0057 0.0055 0.0002 0.0055
## 36 36 -0.2159 0.0000 -0.0178 0.0072 0.0068 0.0004 0.0067
## 37 37 0.1464 0.0000 0.0099 0.0048 0.0046 0.0002 0.0046
## 38 38 -0.3572 0.0001 -0.0253 0.0061 0.0050 0.0011 0.0050
## 39 39 0.2171 0.0000 0.0186 0.0077 0.0073 0.0004 0.0073
## 40 40 0.0370 0.0000 0.0025 0.0047 0.0047 0.0000 0.0047
## 41 41 0.1335 0.0000 0.0090 0.0047 0.0046 0.0002 0.0046
## 42 42 0.2731 0.0000 0.0217 0.0069 0.0063 0.0006 0.0063
## 43 43 -0.0962 0.0000 -0.0066 0.0048 0.0048 0.0001 0.0047
## 44 44 -0.2388 0.0001 -0.0225 0.0093 0.0089 0.0005 0.0088
## 45 45 0.3323 0.0001 0.0280 0.0080 0.0071 0.0009 0.0070
## 46 46 1.1083 0.0009 0.0930 0.0175 0.0070 0.0104 0.0070
## 47 47 0.0559 0.0000 0.0046 0.0067 0.0067 0.0000 0.0066
## 48 48 -0.1795 0.0000 -0.0140 0.0064 0.0061 0.0003 0.0061
## 49 49 -0.5987 0.0003 -0.0548 0.0114 0.0084 0.0030 0.0083
## 50 50 -0.5135 0.0002 -0.0426 0.0091 0.0069 0.0022 0.0068
## 51 51 0.1375 0.0000 0.0094 0.0048 0.0047 0.0002 0.0047
## 52 52 -0.6266 0.0003 -0.0557 0.0112 0.0079 0.0033 0.0078
## 53 53 -0.1681 0.0000 -0.0114 0.0048 0.0046 0.0002 0.0046
## 54 54 -0.1398 0.0000 -0.0109 0.0063 0.0061 0.0002 0.0061
## 55 55 -0.4747 0.0002 -0.0393 0.0088 0.0069 0.0019 0.0068
## 56 56 -0.0960 0.0000 -0.0075 0.0063 0.0062 0.0001 0.0061
## 57 57 0.1061 0.0000 0.0072 0.0047 0.0046 0.0001 0.0046
## 58 58 0.1427 0.0000 0.0119 0.0071 0.0069 0.0002 0.0069
## 59 59 -0.3914 0.0001 -0.0328 0.0083 0.0070 0.0013 0.0070
## 60 60 0.2029 0.0000 0.0188 0.0089 0.0086 0.0003 0.0085
## 61 61 -0.0164 0.0000 -0.0011 0.0046 0.0046 0.0000 0.0046
## 62 62 0.3592 0.0001 0.0295 0.0079 0.0068 0.0011 0.0067
## 63 63 0.1175 0.0000 0.0084 0.0052 0.0051 0.0001 0.0050
## 64 64 -0.2569 0.0001 -0.0239 0.0092 0.0087 0.0006 0.0086
## 65 65 -0.0799 0.0000 -0.0054 0.0047 0.0046 0.0001 0.0046
## 66 66 -0.6526 0.0003 -0.0555 0.0109 0.0072 0.0036 0.0072
## 67 67 1.9762 0.0032 0.1779 0.0413 0.0081 0.0332 0.0080
## 68 68 -0.5688 0.0002 -0.0479 0.0098 0.0071 0.0027 0.0070
## 69 69 -0.4647 0.0002 -0.0424 0.0102 0.0083 0.0018 0.0083
## 70 70 -0.0308 0.0000 -0.0021 0.0046 0.0046 0.0000 0.0046
## 71 71 -0.2137 0.0000 -0.0147 0.0051 0.0047 0.0004 0.0047
## 72 72 -0.0991 0.0000 -0.0086 0.0077 0.0076 0.0001 0.0075
## 73 73 0.0853 0.0000 0.0067 0.0062 0.0061 0.0001 0.0061
## 74 74 0.0159 0.0000 0.0012 0.0062 0.0062 0.0000 0.0061
## 75 75 -0.0700 0.0000 -0.0055 0.0062 0.0061 0.0000 0.0061
## 76 76 0.2185 0.0000 0.0171 0.0065 0.0061 0.0004 0.0061
## 77 77 -0.2679 0.0000 -0.0181 0.0052 0.0046 0.0006 0.0046
## 78 78 -0.0360 0.0000 -0.0024 0.0046 0.0046 0.0000 0.0046
## 79 79 -0.0189 0.0000 -0.0013 0.0050 0.0050 0.0000 0.0049
## 80 80 0.0631 0.0000 0.0050 0.0062 0.0062 0.0000 0.0061
## 81 81 0.1757 0.0000 0.0156 0.0081 0.0078 0.0003 0.0078
## 82 82 0.1032 0.0000 0.0070 0.0047 0.0046 0.0001 0.0046
## 83 83 -0.2977 0.0001 -0.0247 0.0076 0.0069 0.0008 0.0068
## 84 84 0.2706 0.0000 0.0187 0.0054 0.0048 0.0006 0.0048
## 85 85 -0.1273 0.0000 -0.0086 0.0047 0.0046 0.0001 0.0046
## 86 86 -0.1179 0.0000 -0.0108 0.0086 0.0085 0.0001 0.0084
## 87 87 -0.6034 0.0003 -0.0526 0.0107 0.0076 0.0031 0.0075
## 88 88 -0.1002 0.0000 -0.0068 0.0047 0.0046 0.0001 0.0046
## 89 89 0.4464 0.0002 0.0397 0.0096 0.0079 0.0017 0.0078
## 90 90 0.3434 0.0001 0.0232 0.0056 0.0046 0.0010 0.0046
## 91 91 -0.1345 0.0000 -0.0094 0.0051 0.0049 0.0002 0.0049
## 92 92 -0.2282 0.0000 -0.0194 0.0077 0.0072 0.0004 0.0072
## 93 93 -0.0827 0.0000 -0.0059 0.0051 0.0051 0.0001 0.0051
## 94 94 -0.2880 0.0000 -0.0218 0.0064 0.0057 0.0007 0.0057
## 95 95 0.0579 0.0000 0.0045 0.0062 0.0061 0.0000 0.0061
## 96 96 0.2909 0.0001 0.0269 0.0093 0.0086 0.0007 0.0085
## 97 97 0.0642 0.0000 0.0044 0.0047 0.0046 0.0000 0.0046
## 98 98 0.2247 0.0000 0.0153 0.0051 0.0046 0.0004 0.0046
## 99 99 0.1362 0.0000 0.0107 0.0063 0.0062 0.0002 0.0061
## 100 100 0.2962 0.0000 0.0203 0.0054 0.0047 0.0007 0.0047
## 101 101 0.0101 0.0000 0.0007 0.0047 0.0047 0.0000 0.0047
## 102 102 -0.3008 0.0000 -0.0207 0.0055 0.0047 0.0008 0.0047
## 103 103 0.0943 0.0000 0.0074 0.0062 0.0061 0.0001 0.0061
## 104 104 0.0853 0.0000 0.0067 0.0062 0.0061 0.0001 0.0061
## 105 105 -0.0325 0.0000 -0.0023 0.0049 0.0049 0.0000 0.0049
## 106 106 -0.3227 0.0001 -0.0235 0.0062 0.0053 0.0009 0.0053
## 107 107 0.1447 0.0000 0.0117 0.0067 0.0065 0.0002 0.0064
## 108 108 -0.0140 0.0000 -0.0010 0.0050 0.0050 0.0000 0.0049
## 109 109 0.5015 0.0003 0.0508 0.0124 0.0102 0.0021 0.0101
## 110 110 -0.1347 0.0000 -0.0093 0.0049 0.0047 0.0002 0.0047
## 111 111 -0.1930 0.0000 -0.0151 0.0065 0.0061 0.0003 0.0061
## 112 112 -0.7074 0.0003 -0.0584 0.0111 0.0068 0.0042 0.0068
## 113 113 0.2496 0.0000 0.0203 0.0071 0.0066 0.0005 0.0065
## 114 114 0.8951 0.0004 0.0606 0.0114 0.0046 0.0068 0.0046
## 115 115 -0.2232 0.0000 -0.0187 0.0074 0.0070 0.0004 0.0070
## 116 116 -0.0095 0.0000 -0.0007 0.0047 0.0047 0.0000 0.0047
## 117 117 -0.2251 0.0000 -0.0189 0.0074 0.0070 0.0004 0.0070
## 118 118 0.1977 0.0000 0.0134 0.0049 0.0046 0.0003 0.0046
## 119 119 0.3090 0.0001 0.0326 0.0119 0.0111 0.0008 0.0110
## 120 120 -0.8939 0.0006 -0.0775 0.0143 0.0075 0.0068 0.0075
## 121 121 0.0783 0.0000 0.0054 0.0048 0.0047 0.0001 0.0047
## 122 122 0.2166 0.0000 0.0177 0.0071 0.0067 0.0004 0.0066
## 123 123 -0.3000 0.0001 -0.0242 0.0073 0.0065 0.0008 0.0065
## 124 124 -0.0329 0.0000 -0.0026 0.0061 0.0061 0.0000 0.0061
## 125 125 -0.1127 0.0000 -0.0078 0.0049 0.0048 0.0001 0.0048
## 126 126 -0.2588 0.0000 -0.0207 0.0070 0.0064 0.0006 0.0064
## 127 127 -0.5968 0.0003 -0.0500 0.0100 0.0070 0.0030 0.0070
## 128 128 0.1481 0.0000 0.0100 0.0048 0.0046 0.0002 0.0046
## 129 129 -0.5845 0.0003 -0.0520 0.0108 0.0079 0.0029 0.0078
## 130 130 -0.4147 0.0001 -0.0346 0.0084 0.0070 0.0015 0.0069
## 131 131 -0.1073 0.0000 -0.0073 0.0048 0.0047 0.0001 0.0046
## 132 132 0.2084 0.0000 0.0141 0.0049 0.0046 0.0004 0.0046
## 133 133 -1.1281 0.0029 -0.1695 0.0334 0.0226 0.0108 0.0221
## 134 134 -0.2627 0.0000 -0.0216 0.0073 0.0068 0.0006 0.0067
## 135 135 -0.1364 0.0000 -0.0098 0.0054 0.0052 0.0002 0.0052
## 136 136 -0.1092 0.0000 -0.0075 0.0048 0.0047 0.0001 0.0046
## 137 137 0.0807 0.0000 0.0055 0.0047 0.0046 0.0001 0.0046
## 138 138 0.0385 0.0000 0.0027 0.0049 0.0049 0.0000 0.0048
## 139 139 -0.1707 0.0000 -0.0116 0.0049 0.0046 0.0002 0.0046
## 140 140 0.4609 0.0001 0.0379 0.0086 0.0068 0.0018 0.0067
## 141 141 -0.0283 0.0000 -0.0023 0.0068 0.0068 0.0000 0.0067
## 142 142 -0.5929 0.0002 -0.0486 0.0097 0.0067 0.0030 0.0067
## 143 143 -0.2008 0.0000 -0.0137 0.0050 0.0047 0.0003 0.0046
## 144 144 -0.0688 0.0000 -0.0055 0.0064 0.0063 0.0000 0.0063
## 145 145 -0.1845 0.0000 -0.0125 0.0049 0.0046 0.0003 0.0046
## 146 146 -0.2119 0.0000 -0.0144 0.0050 0.0046 0.0004 0.0046
## 147 147 0.6959 0.0002 0.0471 0.0087 0.0046 0.0041 0.0046
## 148 148 -0.2393 0.0000 -0.0163 0.0051 0.0046 0.0005 0.0046
## 149 149 -0.4200 0.0001 -0.0292 0.0063 0.0048 0.0015 0.0048
## 150 150 -0.0578 0.0000 -0.0046 0.0062 0.0062 0.0000 0.0062
## 151 151 0.1977 0.0000 0.0164 0.0072 0.0069 0.0003 0.0069
## 152 152 4.7740 0.0146 0.3852 0.2000 0.0065 0.1935 0.0065
## 153 153 -0.0472 0.0000 -0.0032 0.0046 0.0046 0.0000 0.0046
## 154 154 0.2460 0.0000 0.0192 0.0066 0.0061 0.0005 0.0061
## 155 155 -0.5841 0.0003 -0.0524 0.0110 0.0081 0.0029 0.0080
## 156 156 -0.1796 0.0000 -0.0141 0.0065 0.0062 0.0003 0.0061
## 157 157 -0.0008 0.0000 -0.0001 0.0064 0.0064 0.0000 0.0063
## 158 158 0.0101 0.0000 0.0008 0.0064 0.0064 0.0000 0.0064
## 159 159 -0.3490 0.0001 -0.0290 0.0080 0.0069 0.0010 0.0069
## 160 160 -0.3315 0.0001 -0.0302 0.0092 0.0083 0.0009 0.0082
## 161 161 -0.3442 0.0001 -0.0276 0.0074 0.0064 0.0010 0.0064
## 162 162 -0.6336 0.0003 -0.0574 0.0116 0.0082 0.0034 0.0081
## 163 163 -0.0581 0.0000 -0.0046 0.0064 0.0064 0.0000 0.0063
## 164 164 -0.1804 0.0000 -0.0144 0.0067 0.0064 0.0003 0.0063
## 165 165 0.0554 0.0000 0.0046 0.0068 0.0068 0.0000 0.0067
## 166 166 0.1229 0.0000 0.0108 0.0079 0.0078 0.0001 0.0077
## 167 167 0.0955 0.0000 0.0083 0.0076 0.0075 0.0001 0.0074
## 168 168 -0.2806 0.0001 -0.0235 0.0077 0.0070 0.0007 0.0070
## 169 169 -0.1575 0.0000 -0.0122 0.0062 0.0060 0.0002 0.0060
## 170 170 -0.2274 0.0000 -0.0179 0.0066 0.0062 0.0004 0.0061
## 171 171 -0.1610 0.0000 -0.0129 0.0066 0.0064 0.0002 0.0063
## 172 172 0.1471 0.0000 0.0121 0.0069 0.0068 0.0002 0.0067
## 173 173 -0.0809 0.0000 -0.0063 0.0062 0.0061 0.0001 0.0061
## 174 174 -0.1925 0.0000 -0.0150 0.0064 0.0061 0.0003 0.0061
## 175 175 0.0304 0.0000 0.0024 0.0062 0.0062 0.0000 0.0061
## 176 176 -0.0371 0.0000 -0.0030 0.0064 0.0064 0.0000 0.0063
## 177 177 0.0068 0.0000 0.0005 0.0046 0.0046 0.0000 0.0046
## 178 178 0.0795 0.0000 0.0063 0.0063 0.0062 0.0001 0.0062
## 179 179 0.1852 0.0000 0.0145 0.0064 0.0061 0.0003 0.0061
## 180 180 -0.2855 0.0001 -0.0245 0.0080 0.0074 0.0007 0.0073
## 181 181 0.1343 0.0000 0.0108 0.0066 0.0064 0.0002 0.0064
## 182 182 -0.2387 0.0000 -0.0174 0.0058 0.0053 0.0005 0.0053
## 183 183 0.2731 0.0001 0.0259 0.0097 0.0090 0.0006 0.0089
## 184 184 -0.2005 0.0000 -0.0139 0.0052 0.0048 0.0003 0.0048
## 185 185 -0.4349 0.0002 -0.0434 0.0115 0.0099 0.0016 0.0098
## 186 186 0.0852 0.0000 0.0068 0.0064 0.0064 0.0001 0.0063
## 187 187 -0.1056 0.0000 -0.0072 0.0047 0.0046 0.0001 0.0046
## 188 188 -0.1092 0.0000 -0.0075 0.0048 0.0047 0.0001 0.0046
## 189 189 -0.0998 0.0000 -0.0079 0.0063 0.0062 0.0001 0.0062
## 190 190 -0.2295 0.0000 -0.0183 0.0068 0.0063 0.0004 0.0063
## 191 191 -0.1839 0.0000 -0.0130 0.0052 0.0050 0.0003 0.0049
## 192 192 -0.7980 0.0005 -0.0676 0.0126 0.0072 0.0054 0.0071
## 193 193 -0.1578 0.0000 -0.0126 0.0066 0.0063 0.0002 0.0063
## 194 194 -0.7410 0.0004 -0.0625 0.0118 0.0071 0.0047 0.0071
## 195 195 -0.2030 0.0000 -0.0160 0.0065 0.0062 0.0003 0.0062
## 196 196 -0.3087 0.0001 -0.0244 0.0071 0.0063 0.0008 0.0062
## 197 197 -0.3208 0.0001 -0.0288 0.0090 0.0081 0.0009 0.0080
## 198 198 -0.1241 0.0000 -0.0084 0.0048 0.0046 0.0001 0.0046
## 199 199 -0.9549 0.0006 -0.0786 0.0145 0.0068 0.0077 0.0067
## 200 200 -0.1735 0.0000 -0.0118 0.0049 0.0046 0.0003 0.0046
## 201 201 -0.2775 0.0000 -0.0195 0.0056 0.0050 0.0007 0.0049
## 202 202 -0.2224 0.0000 -0.0174 0.0066 0.0061 0.0004 0.0061
## 203 203 -0.2251 0.0000 -0.0176 0.0065 0.0061 0.0004 0.0061
## 204 204 -0.2936 0.0001 -0.0234 0.0071 0.0064 0.0007 0.0063
## 205 205 -0.2332 0.0000 -0.0158 0.0050 0.0046 0.0005 0.0046
## 206 206 -0.1185 0.0000 -0.0084 0.0051 0.0050 0.0001 0.0050
## 207 207 -0.0781 0.0000 -0.0061 0.0062 0.0061 0.0001 0.0061
## 208 208 -0.7455 0.0004 -0.0635 0.0120 0.0072 0.0047 0.0072
## 209 209 0.1391 0.0000 0.0101 0.0054 0.0053 0.0002 0.0053
## 210 210 -0.3158 0.0001 -0.0228 0.0060 0.0052 0.0008 0.0052
## 211 211 -0.1489 0.0000 -0.0119 0.0066 0.0064 0.0002 0.0064
## 212 212 -0.3818 0.0001 -0.0265 0.0061 0.0048 0.0012 0.0048
## 213 213 -0.3505 0.0001 -0.0252 0.0062 0.0052 0.0010 0.0051
## 214 214 -0.4601 0.0001 -0.0320 0.0066 0.0048 0.0018 0.0048
## 215 215 -0.4219 0.0001 -0.0293 0.0063 0.0048 0.0015 0.0048
## 216 216 0.4241 0.0001 0.0356 0.0086 0.0071 0.0015 0.0070
## 217 217 0.2362 0.0000 0.0160 0.0051 0.0046 0.0005 0.0046
## 218 218 0.0131 0.0000 0.0009 0.0046 0.0046 0.0000 0.0046
## 219 219 -0.3761 0.0001 -0.0261 0.0060 0.0048 0.0012 0.0048
## 220 220 0.0532 0.0000 0.0036 0.0046 0.0046 0.0000 0.0046
## 221 221 -0.5127 0.0002 -0.0426 0.0091 0.0069 0.0022 0.0069
## 222 222 2.5936 0.0045 0.2133 0.0639 0.0068 0.0571 0.0067
## 223 223 0.1372 0.0000 0.0100 0.0055 0.0053 0.0002 0.0053
## 224 224 0.1644 0.0000 0.0115 0.0051 0.0049 0.0002 0.0049
## 225 225 -0.1913 0.0000 -0.0139 0.0056 0.0053 0.0003 0.0052
## 226 226 -0.4501 0.0005 -0.0676 0.0242 0.0225 0.0017 0.0220
## 227 227 -0.0107 0.0000 -0.0007 0.0046 0.0046 0.0000 0.0046
## 228 228 -0.0107 0.0000 -0.0007 0.0046 0.0046 0.0000 0.0046
## 229 229 -0.5103 0.0002 -0.0460 0.0103 0.0081 0.0022 0.0080
## 230 230 -0.5159 0.0002 -0.0424 0.0090 0.0068 0.0023 0.0067
## 231 231 -0.2651 0.0000 -0.0189 0.0057 0.0051 0.0006 0.0051
## 232 232 0.4160 0.0001 0.0361 0.0090 0.0075 0.0015 0.0075
## 233 233 -0.7237 0.0002 -0.0464 0.0086 0.0041 0.0044 0.0041
## 234 234 -0.3277 0.0001 -0.0233 0.0060 0.0050 0.0009 0.0050
## 235 235 -1.2189 0.0033 -0.1812 0.0347 0.0221 0.0126 0.0216
## 236 236 0.5126 0.0002 0.0404 0.0084 0.0062 0.0022 0.0062
## 237 237 -1.0916 0.0027 -0.1631 0.0324 0.0223 0.0101 0.0218
## 238 238 0.0489 0.0000 0.0035 0.0051 0.0051 0.0000 0.0050
## 239 239 -0.7413 0.0002 -0.0478 0.0088 0.0042 0.0047 0.0041
## 240 240 -1.0368 0.0006 -0.0775 0.0147 0.0056 0.0091 0.0056
## 241 241 0.0044 0.0000 0.0003 0.0057 0.0057 0.0000 0.0057
## 242 242 0.8044 0.0003 0.0525 0.0098 0.0043 0.0055 0.0042
## 243 243 -0.9283 0.0004 -0.0668 0.0125 0.0052 0.0073 0.0052
## 244 244 -1.1467 0.0008 -0.0867 0.0169 0.0057 0.0112 0.0057
## 245 245 -0.0480 0.0000 -0.0031 0.0041 0.0041 0.0000 0.0041
## 246 246 0.3156 0.0000 0.0203 0.0050 0.0041 0.0008 0.0041
## 247 247 -0.6334 0.0002 -0.0406 0.0075 0.0041 0.0034 0.0041
## 248 248 -0.9038 0.0004 -0.0619 0.0116 0.0047 0.0069 0.0047
## 249 249 0.6109 0.0002 0.0458 0.0088 0.0056 0.0032 0.0056
## 250 250 -0.6401 0.0002 -0.0483 0.0092 0.0057 0.0035 0.0057
## 251 251 0.3222 0.0001 0.0238 0.0064 0.0055 0.0009 0.0054
## 252 252 -1.1412 0.0008 -0.0875 0.0169 0.0059 0.0111 0.0058
## 253 253 2.1210 0.0026 0.1616 0.0440 0.0058 0.0382 0.0058
## 254 254 -0.4184 0.0004 -0.0631 0.0242 0.0227 0.0015 0.0222
## 255 255 -1.3462 0.0010 -0.1015 0.0211 0.0057 0.0154 0.0057
## 256 256 -0.5478 0.0001 -0.0350 0.0066 0.0041 0.0025 0.0041
## 257 257 -1.1195 0.0028 -0.1661 0.0326 0.0220 0.0106 0.0215
## 258 258 -0.9337 0.0006 -0.0770 0.0142 0.0068 0.0074 0.0068
## 259 259 0.1442 0.0000 0.0094 0.0044 0.0043 0.0002 0.0042
## 260 260 2.7980 0.0032 0.1797 0.0706 0.0041 0.0665 0.0041
## 261 261 -0.0149 0.0000 -0.0010 0.0042 0.0042 0.0000 0.0042
## 262 262 -0.7568 0.0004 -0.0593 0.0110 0.0061 0.0049 0.0061
## 263 263 -0.6193 0.0008 -0.0918 0.0252 0.0220 0.0033 0.0215
## 264 264 -0.6895 0.0010 -0.1020 0.0259 0.0219 0.0040 0.0214
## 265 265 -0.4277 0.0001 -0.0322 0.0072 0.0057 0.0016 0.0056
## 266 266 -1.4084 0.0044 -0.2096 0.0390 0.0221 0.0168 0.0217
## 267 267 -1.1085 0.0006 -0.0759 0.0151 0.0047 0.0104 0.0047
## 268 268 -0.3467 0.0001 -0.0314 0.0092 0.0082 0.0010 0.0081
## 269 269 -0.0985 0.0000 -0.0068 0.0048 0.0048 0.0001 0.0047
## 270 270 -1.2190 0.0008 -0.0873 0.0177 0.0051 0.0126 0.0051
## 271 271 -0.9548 0.0005 -0.0704 0.0132 0.0054 0.0077 0.0054
## 272 272 -0.5429 0.0001 -0.0372 0.0072 0.0047 0.0025 0.0047
## 273 273 -0.5172 0.0002 -0.0399 0.0082 0.0060 0.0023 0.0059
## 274 274 -1.3942 0.0012 -0.1116 0.0229 0.0064 0.0165 0.0064
## 275 275 -0.7275 0.0003 -0.0552 0.0103 0.0058 0.0045 0.0057
## 276 276 -0.8174 0.0004 -0.0623 0.0115 0.0058 0.0057 0.0058
## 277 277 0.2176 0.0001 0.0322 0.0223 0.0219 0.0004 0.0214
## 278 278 -0.4118 0.0001 -0.0282 0.0061 0.0047 0.0014 0.0047
## 279 279 0.3526 0.0001 0.0225 0.0051 0.0041 0.0011 0.0041
## 280 280 -0.5573 0.0002 -0.0419 0.0083 0.0056 0.0026 0.0056
## 281 281 -1.1487 0.0029 -0.1698 0.0331 0.0219 0.0112 0.0214
## 282 282 -0.5588 0.0001 -0.0363 0.0069 0.0042 0.0027 0.0042
## 283 283 0.4125 0.0001 0.0273 0.0058 0.0044 0.0014 0.0043
## 284 284 -0.0931 0.0000 -0.0060 0.0043 0.0042 0.0001 0.0042
## 285 285 0.4236 0.0001 0.0274 0.0057 0.0042 0.0015 0.0042
## 286 286 -1.3452 0.0009 -0.0942 0.0203 0.0049 0.0154 0.0049
## 287 287 -0.4559 0.0001 -0.0312 0.0064 0.0047 0.0018 0.0047
## 288 288 -0.9522 0.0004 -0.0665 0.0126 0.0049 0.0077 0.0049
## 289 289 -0.0799 0.0000 -0.0063 0.0062 0.0062 0.0001 0.0061
## 290 290 -0.1963 0.0000 -0.0158 0.0068 0.0064 0.0003 0.0064
## 291 291 -1.0019 0.0005 -0.0674 0.0130 0.0045 0.0085 0.0045
## 292 292 -0.6674 0.0010 -0.0987 0.0256 0.0219 0.0038 0.0214
## 293 293 0.1342 0.0000 0.0100 0.0057 0.0055 0.0002 0.0055
## 294 294 -1.2504 0.0034 -0.1854 0.0353 0.0220 0.0133 0.0215
## 295 295 -1.2392 0.0034 -0.1833 0.0349 0.0219 0.0130 0.0214
## 296 296 1.9056 0.0017 0.1318 0.0356 0.0048 0.0308 0.0048
## 297 297 2.6802 0.0030 0.1740 0.0652 0.0042 0.0610 0.0042
## 298 298 -0.5769 0.0001 -0.0369 0.0069 0.0041 0.0028 0.0041
## 299 299 -0.6135 0.0002 -0.0392 0.0073 0.0041 0.0032 0.0041
## 300 300 -0.4127 0.0001 -0.0266 0.0056 0.0041 0.0014 0.0041
## 301 301 0.2918 0.0001 0.0243 0.0077 0.0069 0.0007 0.0069
## 302 302 -0.3969 0.0001 -0.0316 0.0077 0.0064 0.0013 0.0063
## 303 303 0.9769 0.0004 0.0640 0.0124 0.0043 0.0081 0.0043
## 304 304 0.6160 0.0002 0.0422 0.0079 0.0047 0.0032 0.0047
## 305 305 -0.3191 0.0001 -0.0235 0.0063 0.0054 0.0009 0.0054
## 306 306 -0.7511 0.0004 -0.0610 0.0114 0.0066 0.0048 0.0066
## 307 307 -0.8502 0.0004 -0.0616 0.0114 0.0053 0.0061 0.0052
## 308 308 -0.0852 0.0000 -0.0055 0.0042 0.0041 0.0001 0.0041
## 309 309 -0.8211 0.0004 -0.0613 0.0113 0.0056 0.0057 0.0055
## 310 310 -0.8043 0.0004 -0.0632 0.0117 0.0062 0.0055 0.0061
## 311 311 0.1403 0.0000 0.0124 0.0080 0.0078 0.0002 0.0078
## 312 312 -1.5591 0.0054 -0.2326 0.0429 0.0223 0.0206 0.0218
## 313 313 -0.5526 0.0002 -0.0407 0.0080 0.0054 0.0026 0.0054
## 314 314 1.7619 0.0017 0.1317 0.0319 0.0056 0.0264 0.0056
## 315 315 -0.7507 0.0003 -0.0521 0.0096 0.0048 0.0048 0.0048
## 316 316 0.1423 0.0000 0.0098 0.0050 0.0048 0.0002 0.0048
## 317 317 -0.9602 0.0022 -0.1484 0.0317 0.0239 0.0078 0.0233
## 318 318 0.9397 0.0006 0.0750 0.0139 0.0064 0.0075 0.0063
## 319 319 -0.7670 0.0002 -0.0492 0.0091 0.0041 0.0050 0.0041
## 320 320 -1.3682 0.0011 -0.1027 0.0215 0.0056 0.0159 0.0056
## 321 321 0.2373 0.0000 0.0153 0.0047 0.0042 0.0005 0.0042
## 322 322 -0.2813 0.0000 -0.0211 0.0063 0.0056 0.0007 0.0056
## 323 323 -0.5463 0.0002 -0.0429 0.0087 0.0062 0.0025 0.0061
## 324 324 -0.5427 0.0002 -0.0407 0.0081 0.0056 0.0025 0.0056
## 325 325 -0.8631 0.0017 -0.1290 0.0287 0.0223 0.0063 0.0219
## 326 326 -0.7853 0.0003 -0.0502 0.0093 0.0041 0.0052 0.0041
## 327 327 0.8726 0.0004 0.0652 0.0120 0.0056 0.0065 0.0055
## 328 328 -1.3344 0.0009 -0.0949 0.0202 0.0051 0.0151 0.0050
## 329 329 -1.3629 0.0009 -0.0945 0.0206 0.0048 0.0158 0.0048
## 330 330 0.7040 0.0003 0.0520 0.0097 0.0055 0.0042 0.0054
## 331 331 -0.2755 0.0000 -0.0215 0.0067 0.0061 0.0006 0.0061
## 332 332 0.6771 0.0003 0.0516 0.0097 0.0058 0.0039 0.0058
## 333 333 -0.3740 0.0001 -0.0239 0.0053 0.0041 0.0012 0.0041
## 334 334 -0.4932 0.0001 -0.0330 0.0065 0.0045 0.0021 0.0045
## 335 335 -0.3007 0.0001 -0.0239 0.0071 0.0063 0.0008 0.0063
## 336 336 -0.9936 0.0006 -0.0787 0.0147 0.0063 0.0084 0.0062
## 337 337 -0.1406 0.0000 -0.0099 0.0051 0.0050 0.0002 0.0049
## 338 338 -0.3368 0.0001 -0.0231 0.0056 0.0047 0.0010 0.0047
## 339 339 -0.3857 0.0001 -0.0264 0.0060 0.0047 0.0013 0.0047
## 340 340 1.1652 0.0006 0.0745 0.0156 0.0041 0.0115 0.0041
## 341 341 1.6525 0.0011 0.1055 0.0273 0.0041 0.0232 0.0041
## 342 342 -0.4170 0.0001 -0.0285 0.0062 0.0047 0.0015 0.0047
## 343 343 -0.6347 0.0002 -0.0434 0.0081 0.0047 0.0034 0.0047
## 344 344 -0.8405 0.0003 -0.0556 0.0104 0.0044 0.0060 0.0043
## 345 345 -0.1189 0.0000 -0.0078 0.0044 0.0043 0.0001 0.0043
## 346 346 0.3330 0.0000 0.0220 0.0053 0.0044 0.0009 0.0043
## 347 347 0.0346 0.0000 0.0022 0.0041 0.0041 0.0000 0.0041
## 348 348 -0.5458 0.0001 -0.0349 0.0066 0.0041 0.0025 0.0041
## 349 349 -0.9766 0.0004 -0.0668 0.0128 0.0047 0.0081 0.0047
## 350 350 -0.2363 0.0000 -0.0209 0.0083 0.0078 0.0005 0.0078
## 351 351 -0.3683 0.0001 -0.0326 0.0090 0.0078 0.0012 0.0078
## 352 352 -0.6570 0.0003 -0.0581 0.0115 0.0078 0.0037 0.0078
## 353 353 -0.6891 0.0003 -0.0516 0.0096 0.0056 0.0040 0.0056
## 354 354 0.3239 0.0001 0.0256 0.0072 0.0063 0.0009 0.0062
## 355 355 0.0218 0.0000 0.0014 0.0041 0.0041 0.0000 0.0041
## 356 356 0.0691 0.0000 0.0044 0.0041 0.0041 0.0000 0.0041
## 357 357 -1.4711 0.0013 -0.1121 0.0242 0.0058 0.0184 0.0058
## 358 358 -0.3360 0.0001 -0.0259 0.0069 0.0059 0.0010 0.0059
## 359 359 -0.7494 0.0003 -0.0585 0.0109 0.0061 0.0048 0.0061
## 360 360 -0.4257 0.0001 -0.0318 0.0071 0.0056 0.0015 0.0056
## 361 361 -0.5028 0.0001 -0.0380 0.0079 0.0057 0.0021 0.0057
## 362 362 -0.7941 0.0003 -0.0591 0.0109 0.0055 0.0054 0.0055
## 363 363 0.2203 0.0000 0.0141 0.0045 0.0041 0.0004 0.0041
## 364 364 -0.8655 0.0004 -0.0641 0.0118 0.0055 0.0064 0.0055
## 365 365 -0.7392 0.0003 -0.0548 0.0101 0.0055 0.0046 0.0055
## 366 366 -0.2116 0.0000 -0.0173 0.0070 0.0066 0.0004 0.0066
## 367 367 -0.6277 0.0002 -0.0496 0.0096 0.0062 0.0033 0.0062
## 368 368 -0.0526 0.0000 -0.0044 0.0070 0.0070 0.0000 0.0069
## 369 369 -0.0349 0.0000 -0.0023 0.0043 0.0043 0.0000 0.0043
## 370 370 -0.2848 0.0000 -0.0182 0.0048 0.0041 0.0007 0.0041
## 371 371 -0.5677 0.0001 -0.0363 0.0068 0.0041 0.0027 0.0041
## 372 372 -1.4736 0.0047 -0.2177 0.0403 0.0218 0.0184 0.0214
## 373 373 -0.2761 0.0000 -0.0207 0.0063 0.0056 0.0006 0.0056
## 374 374 -0.9311 0.0004 -0.0653 0.0123 0.0049 0.0074 0.0049
## 375 375 -0.7723 0.0003 -0.0530 0.0098 0.0047 0.0051 0.0047
## 376 376 -0.7064 0.0002 -0.0452 0.0083 0.0041 0.0042 0.0041
## 377 377 -0.5093 0.0001 -0.0346 0.0068 0.0046 0.0022 0.0046
## 378 378 -0.5495 0.0001 -0.0356 0.0068 0.0042 0.0026 0.0042
## 379 379 -0.7157 0.0002 -0.0459 0.0085 0.0041 0.0043 0.0041
## 380 380 -0.7895 0.0003 -0.0567 0.0105 0.0052 0.0053 0.0051
## 381 381 -0.8586 0.0003 -0.0589 0.0110 0.0047 0.0063 0.0047
## 382 382 0.3806 0.0001 0.0305 0.0076 0.0064 0.0012 0.0064
## 383 383 -0.0335 0.0000 -0.0024 0.0050 0.0050 0.0000 0.0050
## 384 384 -0.3293 0.0001 -0.0225 0.0056 0.0047 0.0009 0.0047
## 385 385 0.1339 0.0000 0.0099 0.0056 0.0054 0.0002 0.0054
## 386 386 -0.2658 0.0000 -0.0186 0.0055 0.0049 0.0006 0.0049
## 387 387 -1.2797 0.0036 -0.1899 0.0359 0.0220 0.0139 0.0215
## 388 388 -0.2184 0.0000 -0.0169 0.0064 0.0060 0.0004 0.0060
## 389 389 -0.4073 0.0001 -0.0308 0.0071 0.0057 0.0014 0.0057
## 390 390 0.0837 0.0000 0.0054 0.0042 0.0041 0.0001 0.0041
## 391 391 0.1746 0.0000 0.0126 0.0055 0.0052 0.0003 0.0052
## 392 392 -0.2363 0.0000 -0.0209 0.0083 0.0078 0.0005 0.0078
## 393 393 -0.2803 0.0001 -0.0248 0.0085 0.0078 0.0007 0.0078
## 394 394 -0.2363 0.0000 -0.0209 0.0083 0.0078 0.0005 0.0078
## 395 395 -0.5042 0.0002 -0.0420 0.0091 0.0069 0.0022 0.0069
## 396 396 -0.9856 0.0007 -0.0861 0.0159 0.0076 0.0082 0.0076
## 397 397 -0.5059 0.0002 -0.0413 0.0088 0.0066 0.0022 0.0066
## 398 398 -0.3318 0.0001 -0.0248 0.0065 0.0056 0.0009 0.0055
## 399 399 -0.4602 0.0001 -0.0319 0.0066 0.0048 0.0018 0.0048
## 400 400 -0.8649 0.0004 -0.0650 0.0120 0.0056 0.0064 0.0056
## 401 401 -0.7960 0.0004 -0.0602 0.0111 0.0057 0.0054 0.0057
## 402 402 -0.7848 0.0003 -0.0578 0.0107 0.0054 0.0052 0.0054
## 403 403 -0.3709 0.0001 -0.0242 0.0054 0.0043 0.0012 0.0043
## 404 404 -0.7830 0.0003 -0.0536 0.0099 0.0047 0.0052 0.0047
## 405 405 -0.5787 0.0001 -0.0373 0.0070 0.0042 0.0028 0.0041
## 406 406 -1.0975 0.0006 -0.0791 0.0154 0.0052 0.0102 0.0052
## 407 407 0.1311 0.0000 0.0090 0.0049 0.0047 0.0001 0.0047
## 408 408 -0.8399 0.0003 -0.0539 0.0101 0.0041 0.0060 0.0041
## 409 409 -0.2441 0.0000 -0.0185 0.0063 0.0058 0.0005 0.0057
## 410 410 -1.1852 0.0008 -0.0909 0.0178 0.0059 0.0119 0.0058
## 411 411 -0.3054 0.0001 -0.0242 0.0071 0.0063 0.0008 0.0062
## 412 412 0.1777 0.0000 0.0132 0.0057 0.0055 0.0003 0.0054
## 413 413 -0.0528 0.0000 -0.0049 0.0087 0.0087 0.0000 0.0086
## 414 414 -0.7551 0.0003 -0.0565 0.0104 0.0056 0.0048 0.0056
## 415 415 -0.0377 0.0000 -0.0028 0.0054 0.0054 0.0000 0.0054
## 416 416 -1.1525 0.0006 -0.0789 0.0160 0.0047 0.0113 0.0047
## 417 417 -0.4246 0.0001 -0.0291 0.0062 0.0047 0.0015 0.0047
## 418 418 -0.2522 0.0001 -0.0237 0.0094 0.0089 0.0005 0.0088
## 419 419 0.0041 0.0000 0.0003 0.0067 0.0067 0.0000 0.0067
## 420 420 0.1843 0.0000 0.0163 0.0081 0.0078 0.0003 0.0078
## 421 421 -0.6173 0.0002 -0.0494 0.0096 0.0064 0.0032 0.0064
## 422 422 -0.2046 0.0000 -0.0153 0.0060 0.0056 0.0004 0.0056
## 423 423 -1.2017 0.0008 -0.0912 0.0180 0.0058 0.0123 0.0057
## 424 424 -0.0633 0.0000 -0.0047 0.0057 0.0056 0.0000 0.0056
## 425 425 -0.1023 0.0000 -0.0068 0.0045 0.0044 0.0001 0.0044
## 426 426 -0.5423 0.0001 -0.0361 0.0069 0.0044 0.0025 0.0044
## 427 427 -0.3231 0.0001 -0.0311 0.0102 0.0093 0.0009 0.0092
## 428 428 -1.1414 0.0006 -0.0783 0.0158 0.0047 0.0111 0.0047
## 429 429 -0.1002 0.0000 -0.0087 0.0077 0.0076 0.0001 0.0076
## 430 430 -0.1825 0.0000 -0.0145 0.0066 0.0063 0.0003 0.0063
## 431 431 -0.7722 0.0003 -0.0535 0.0099 0.0048 0.0051 0.0048
## 432 432 -0.9439 0.0005 -0.0708 0.0132 0.0056 0.0076 0.0056
## 433 433 -0.6347 0.0002 -0.0495 0.0095 0.0061 0.0034 0.0061
## 434 434 -0.8324 0.0004 -0.0619 0.0114 0.0055 0.0059 0.0055
## 435 435 -0.9589 0.0005 -0.0689 0.0130 0.0052 0.0078 0.0051
## 436 436 0.3850 0.0001 0.0246 0.0053 0.0041 0.0013 0.0041
## 437 437 -0.2795 0.0000 -0.0183 0.0050 0.0043 0.0007 0.0043
## 438 438 -0.2889 0.0000 -0.0198 0.0054 0.0047 0.0007 0.0047
## 439 439 0.7099 0.0002 0.0459 0.0085 0.0042 0.0043 0.0042
## 440 440 -0.4932 0.0001 -0.0381 0.0080 0.0060 0.0021 0.0059
## 441 441 -0.1779 0.0000 -0.0125 0.0052 0.0049 0.0003 0.0049
## 442 442 -0.0524 0.0000 -0.0043 0.0067 0.0067 0.0000 0.0067
## 443 443 0.0599 0.0000 0.0038 0.0041 0.0041 0.0000 0.0041
## 444 444 -0.2409 0.0000 -0.0165 0.0052 0.0047 0.0005 0.0047
## 445 445 -0.6721 0.0002 -0.0485 0.0090 0.0052 0.0038 0.0052
## 446 446 -0.7010 0.0002 -0.0448 0.0083 0.0041 0.0042 0.0041
## 447 447 -1.2549 0.0007 -0.0866 0.0181 0.0048 0.0134 0.0047
## 448 448 1.6831 0.0012 0.1075 0.0281 0.0041 0.0240 0.0041
## 449 449 -0.2520 0.0000 -0.0163 0.0047 0.0042 0.0005 0.0042
## 450 450 -0.4214 0.0001 -0.0288 0.0062 0.0047 0.0015 0.0047
## 451 451 0.3649 0.0001 0.0236 0.0053 0.0042 0.0011 0.0042
## 452 452 0.2950 0.0000 0.0203 0.0055 0.0047 0.0007 0.0047
## 453 453 0.0020 0.0000 0.0001 0.0052 0.0052 0.0000 0.0052
## 454 454 -0.6698 0.0003 -0.0507 0.0095 0.0057 0.0038 0.0057
## 455 455 -0.2602 0.0000 -0.0166 0.0046 0.0041 0.0006 0.0041
## 456 456 -1.0205 0.0005 -0.0698 0.0135 0.0047 0.0088 0.0047
## 457 457 -0.5716 0.0002 -0.0393 0.0075 0.0047 0.0028 0.0047
## 458 458 -0.3068 0.0000 -0.0203 0.0052 0.0044 0.0008 0.0044
## 459 459 -0.4796 0.0001 -0.0355 0.0074 0.0055 0.0020 0.0055
## 460 460 -0.5853 0.0002 -0.0450 0.0088 0.0059 0.0029 0.0059
## 461 461 -1.2677 0.0009 -0.0956 0.0193 0.0057 0.0136 0.0057
## 462 462 -0.7190 0.0003 -0.0529 0.0098 0.0054 0.0044 0.0054
## 463 463 0.2718 0.0000 0.0192 0.0056 0.0050 0.0006 0.0050
## 464 464 -0.9317 0.0004 -0.0632 0.0120 0.0046 0.0074 0.0046
## 465 465 0.9703 0.0004 0.0663 0.0127 0.0047 0.0080 0.0046
## 466 466 1.3213 0.0012 0.1087 0.0216 0.0068 0.0148 0.0067
## 467 467 -0.3845 0.0001 -0.0297 0.0072 0.0060 0.0013 0.0059
## 468 468 -0.5872 0.0001 -0.0373 0.0070 0.0040 0.0029 0.0040
## 469 469 -1.3987 0.0043 -0.2070 0.0385 0.0219 0.0166 0.0214
## 470 470 -0.7113 0.0002 -0.0451 0.0083 0.0040 0.0043 0.0040
## 471 471 -1.1130 0.0028 -0.1672 0.0331 0.0226 0.0105 0.0221
## 472 472 2.8563 0.0058 0.2407 0.0764 0.0071 0.0693 0.0071
## 473 473 2.9704 0.0059 0.2437 0.0816 0.0067 0.0749 0.0067
## 474 474 -1.7327 0.0068 -0.2604 0.0481 0.0226 0.0255 0.0221
## 475 475 2.9523 0.0051 0.2268 0.0799 0.0059 0.0740 0.0059
## 476 476 0.2261 0.0000 0.0153 0.0050 0.0046 0.0004 0.0045
## 477 477 0.5542 0.0001 0.0383 0.0074 0.0048 0.0026 0.0048
## 478 478 -0.7417 0.0002 -0.0499 0.0092 0.0045 0.0047 0.0045
## 479 479 1.2246 0.0010 0.0998 0.0194 0.0066 0.0127 0.0066
## 480 480 -0.8755 0.0003 -0.0556 0.0105 0.0040 0.0065 0.0040
## 481 481 -0.7969 0.0002 -0.0498 0.0093 0.0039 0.0054 0.0039
## 482 482 -0.7476 0.0002 -0.0469 0.0087 0.0039 0.0047 0.0039
## 483 483 -0.7907 0.0004 -0.0634 0.0117 0.0064 0.0053 0.0064
## 484 484 -0.5796 0.0001 -0.0364 0.0068 0.0039 0.0029 0.0039
## 485 485 -0.0495 0.0000 -0.0034 0.0048 0.0047 0.0000 0.0047
## 486 486 4.8914 0.0528 0.7335 0.2255 0.0225 0.2030 0.0220
## 487 487 2.3851 0.0036 0.1901 0.0546 0.0064 0.0483 0.0063
## 488 488 -0.6191 0.0002 -0.0457 0.0087 0.0054 0.0033 0.0054
## 489 489 3.3523 0.0260 0.5117 0.1187 0.0233 0.0954 0.0228
## 490 490 2.9379 0.0199 0.4479 0.0965 0.0232 0.0733 0.0227
## 491 491 -0.7423 0.0002 -0.0464 0.0086 0.0039 0.0047 0.0039
## 492 492 2.2678 0.0035 0.1878 0.0505 0.0069 0.0437 0.0068
## 493 493 0.4406 0.0001 0.0278 0.0056 0.0040 0.0016 0.0040
## 494 494 0.1740 0.0000 0.0120 0.0050 0.0048 0.0003 0.0047
## 495 495 0.2369 0.0000 0.0160 0.0050 0.0045 0.0005 0.0045
## 496 496 -0.9791 0.0004 -0.0666 0.0128 0.0046 0.0081 0.0046
## 497 497 -0.6937 0.0003 -0.0527 0.0098 0.0058 0.0041 0.0057
## 498 498 -0.4854 0.0001 -0.0372 0.0079 0.0059 0.0020 0.0058
## 499 499 -0.9634 0.0004 -0.0612 0.0119 0.0040 0.0079 0.0040
## 500 500 -0.5433 0.0001 -0.0345 0.0065 0.0040 0.0025 0.0040
## 501 501 -0.3071 0.0001 -0.0265 0.0083 0.0075 0.0008 0.0074
## 502 502 0.5265 0.0002 0.0401 0.0081 0.0058 0.0024 0.0058
## 503 503 0.2108 0.0000 0.0134 0.0044 0.0041 0.0004 0.0040
## 504 504 0.3149 0.0000 0.0203 0.0050 0.0041 0.0008 0.0041
## 505 505 -0.7040 0.0002 -0.0442 0.0082 0.0039 0.0042 0.0039
## 506 506 -2.1741 0.0106 -0.3257 0.0626 0.0224 0.0401 0.0219
## 507 507 -0.1284 0.0000 -0.0116 0.0082 0.0081 0.0001 0.0080
## 508 508 -0.7495 0.0003 -0.0547 0.0101 0.0053 0.0048 0.0053
## 509 509 -0.8077 0.0005 -0.0677 0.0126 0.0070 0.0055 0.0070
## 510 510 -1.1308 0.0011 -0.1058 0.0196 0.0088 0.0109 0.0087
## 511 511 0.6385 0.0002 0.0452 0.0085 0.0050 0.0035 0.0050
## 512 512 -1.4524 0.0046 -0.2151 0.0399 0.0219 0.0179 0.0215
## 513 513 -0.0229 0.0000 -0.0018 0.0060 0.0060 0.0000 0.0060
## 514 514 -0.4900 0.0001 -0.0353 0.0072 0.0052 0.0020 0.0052
## 515 515 0.1933 0.0000 0.0131 0.0049 0.0046 0.0003 0.0046
## 516 516 -1.9094 0.0078 -0.2802 0.0525 0.0215 0.0309 0.0211
## 517 517 -0.8719 0.0003 -0.0545 0.0104 0.0039 0.0065 0.0039
## 518 518 -1.6609 0.0060 -0.2460 0.0454 0.0219 0.0234 0.0215
## 519 519 -0.9048 0.0003 -0.0566 0.0109 0.0039 0.0069 0.0039
## 520 520 -0.2024 0.0000 -0.0154 0.0061 0.0058 0.0003 0.0057
## 521 521 -0.9461 0.0004 -0.0658 0.0124 0.0048 0.0076 0.0048
## 522 522 -0.8718 0.0003 -0.0547 0.0104 0.0039 0.0065 0.0039
## 523 523 -0.5111 0.0002 -0.0425 0.0091 0.0069 0.0022 0.0069
## 524 524 -0.7092 0.0002 -0.0445 0.0082 0.0039 0.0043 0.0039
## 525 525 -1.1752 0.0009 -0.0967 0.0185 0.0068 0.0117 0.0067
## 526 526 0.0064 0.0000 0.0004 0.0040 0.0040 0.0000 0.0040
## 527 527 -0.4997 0.0002 -0.0450 0.0102 0.0081 0.0021 0.0080
## 528 528 0.0229 0.0000 0.0016 0.0050 0.0050 0.0000 0.0049
## 529 529 1.9495 0.0021 0.1444 0.0377 0.0055 0.0323 0.0055
## 530 530 -1.7671 0.0067 -0.2600 0.0482 0.0217 0.0265 0.0212
## 531 531 -0.4543 0.0001 -0.0364 0.0082 0.0064 0.0018 0.0064
## 532 532 -0.5789 0.0002 -0.0443 0.0087 0.0059 0.0028 0.0058
## 533 533 -0.7236 0.0004 -0.0607 0.0115 0.0070 0.0044 0.0070
## 534 534 -0.6728 0.0002 -0.0421 0.0077 0.0039 0.0038 0.0039
## 535 535 -1.4454 0.0022 -0.1482 0.0282 0.0105 0.0177 0.0104
## 536 536 -0.3009 0.0001 -0.0237 0.0070 0.0062 0.0008 0.0062
## 537 537 1.0879 0.0006 0.0744 0.0147 0.0047 0.0100 0.0047
## 538 538 -0.0516 0.0000 -0.0036 0.0048 0.0047 0.0000 0.0047
## 539 539 0.1660 0.0000 0.0113 0.0048 0.0046 0.0002 0.0046
## 540 540 -0.0323 0.0000 -0.0022 0.0045 0.0045 0.0000 0.0045
## 541 541 0.2682 0.0000 0.0171 0.0047 0.0041 0.0006 0.0041
## 542 542 -1.0259 0.0006 -0.0786 0.0148 0.0059 0.0089 0.0058
## 543 543 4.3423 0.0094 0.3086 0.1651 0.0050 0.1601 0.0050
## 544 544 -0.4964 0.0001 -0.0377 0.0079 0.0058 0.0021 0.0057
## 545 545 -0.6538 0.0002 -0.0492 0.0093 0.0057 0.0036 0.0056
## 546 546 0.4250 0.0001 0.0286 0.0061 0.0045 0.0015 0.0045
## 547 547 -0.2030 0.0000 -0.0184 0.0086 0.0082 0.0003 0.0081
## 548 548 -0.0171 0.0000 -0.0014 0.0070 0.0070 0.0000 0.0069
## 549 549 -0.4918 0.0001 -0.0361 0.0074 0.0054 0.0021 0.0053
## 550 550 3.9919 0.0345 0.5910 0.1571 0.0219 0.1352 0.0214
## 551 551 -1.7876 0.0069 -0.2623 0.0487 0.0215 0.0271 0.0211
## 552 552 0.1996 0.0000 0.0167 0.0074 0.0070 0.0003 0.0070
## 553 553 -0.8077 0.0005 -0.0677 0.0126 0.0070 0.0055 0.0070
## 554 554 -0.4803 0.0002 -0.0396 0.0087 0.0068 0.0020 0.0067
## 555 555 -0.3842 0.0001 -0.0318 0.0081 0.0068 0.0013 0.0068
## 556 556 0.0983 0.0000 0.0066 0.0046 0.0045 0.0001 0.0045
## 557 557 -1.0175 0.0005 -0.0686 0.0133 0.0045 0.0088 0.0045
## 558 558 -0.3506 0.0001 -0.0237 0.0056 0.0046 0.0010 0.0046
## 559 559 -0.6673 0.0003 -0.0502 0.0094 0.0057 0.0038 0.0056
## 560 560 -0.6162 0.0002 -0.0470 0.0090 0.0058 0.0032 0.0058
## 561 561 -0.1150 0.0000 -0.0094 0.0068 0.0067 0.0001 0.0067
## 562 562 -0.4495 0.0001 -0.0347 0.0077 0.0059 0.0017 0.0059
## 563 563 -0.8074 0.0003 -0.0568 0.0105 0.0049 0.0055 0.0049
## 564 564 -0.6175 0.0002 -0.0439 0.0083 0.0051 0.0032 0.0050
## 565 565 -0.4293 0.0001 -0.0373 0.0091 0.0075 0.0016 0.0075
## 566 566 -0.3535 0.0001 -0.0261 0.0065 0.0054 0.0011 0.0054
## 567 567 -0.5921 0.0002 -0.0458 0.0090 0.0060 0.0030 0.0059
## 568 568 -0.4668 0.0002 -0.0393 0.0089 0.0071 0.0018 0.0070
## 569 569 -0.0886 0.0000 -0.0067 0.0059 0.0058 0.0001 0.0058
## 570 570 -0.5578 0.0001 -0.0366 0.0069 0.0043 0.0026 0.0043
## 571 571 -0.8188 0.0003 -0.0515 0.0097 0.0040 0.0057 0.0039
## 572 572 -0.0088 0.0000 -0.0007 0.0065 0.0065 0.0000 0.0064
## 573 573 -0.0751 0.0000 -0.0051 0.0047 0.0047 0.0000 0.0046
## 574 574 -0.8726 0.0004 -0.0659 0.0122 0.0057 0.0065 0.0057
## 575 575 -0.7328 0.0003 -0.0540 0.0100 0.0054 0.0046 0.0054
## 576 576 -0.6800 0.0002 -0.0446 0.0082 0.0043 0.0039 0.0043
## 577 577 0.0085 0.0000 0.0007 0.0074 0.0074 0.0000 0.0073
## 578 578 -0.9579 0.0004 -0.0656 0.0125 0.0047 0.0078 0.0047
## 579 579 -0.1048 0.0000 -0.0069 0.0045 0.0044 0.0001 0.0043
## 580 580 0.8975 0.0004 0.0631 0.0118 0.0049 0.0068 0.0049
## 581 581 -0.9409 0.0004 -0.0641 0.0122 0.0046 0.0075 0.0046
## 582 582 0.3296 0.0001 0.0258 0.0071 0.0061 0.0009 0.0061
## 583 583 0.5231 0.0001 0.0367 0.0072 0.0049 0.0023 0.0049
## 584 584 -0.1926 0.0000 -0.0150 0.0064 0.0060 0.0003 0.0060
## 585 585 -0.1099 0.0000 -0.0074 0.0047 0.0046 0.0001 0.0045
## 586 586 -0.3214 0.0001 -0.0229 0.0060 0.0051 0.0009 0.0051
## 587 587 -0.3506 0.0001 -0.0236 0.0056 0.0045 0.0010 0.0045
## 588 588 -0.6619 0.0002 -0.0420 0.0077 0.0040 0.0037 0.0040
## 589 589 0.2328 0.0000 0.0181 0.0065 0.0060 0.0005 0.0060
## 590 590 -0.6928 0.0002 -0.0436 0.0080 0.0040 0.0041 0.0039
## 591 591 3.1968 0.0060 0.2452 0.0926 0.0059 0.0868 0.0058
## 592 592 -1.1223 0.0006 -0.0774 0.0154 0.0048 0.0107 0.0047
## 593 593 -0.0540 0.0000 -0.0036 0.0046 0.0045 0.0000 0.0045
## 594 594 -0.6078 0.0002 -0.0435 0.0083 0.0051 0.0031 0.0051
## 595 595 -0.4582 0.0001 -0.0321 0.0067 0.0049 0.0018 0.0049
## 596 596 -0.3862 0.0001 -0.0260 0.0058 0.0045 0.0013 0.0045
## 597 597 0.3004 0.0000 0.0195 0.0050 0.0042 0.0008 0.0042
## 598 598 -0.3805 0.0001 -0.0243 0.0053 0.0041 0.0012 0.0041
## 599 599 0.9893 0.0006 0.0753 0.0141 0.0058 0.0083 0.0058
## 600 600 -0.0586 0.0000 -0.0043 0.0053 0.0053 0.0000 0.0052
## 601 601 -0.8667 0.0004 -0.0616 0.0114 0.0051 0.0064 0.0050
## 602 602 -1.1370 0.0007 -0.0824 0.0162 0.0053 0.0110 0.0052
## 603 603 0.2062 0.0000 0.0129 0.0043 0.0039 0.0004 0.0039
## 604 604 -0.1380 0.0000 -0.0086 0.0041 0.0039 0.0002 0.0039
## 605 605 1.1079 0.0006 0.0747 0.0150 0.0045 0.0104 0.0045
## 606 606 2.5566 0.0050 0.2247 0.0632 0.0077 0.0555 0.0077
## 607 607 1.6557 0.0015 0.1207 0.0286 0.0053 0.0233 0.0053
## 608 608 -0.0790 0.0000 -0.0059 0.0057 0.0057 0.0001 0.0056
## 609 609 -1.7010 0.0018 -0.1360 0.0310 0.0064 0.0246 0.0064
## 610 610 1.0211 0.0006 0.0764 0.0145 0.0056 0.0089 0.0056
## 611 611 -0.6487 0.0002 -0.0479 0.0090 0.0055 0.0036 0.0054
## 612 612 -1.5377 0.0014 -0.1200 0.0262 0.0061 0.0201 0.0061
## 613 613 -0.7383 0.0003 -0.0527 0.0097 0.0051 0.0046 0.0051
## 614 614 -0.8858 0.0006 -0.0774 0.0143 0.0076 0.0067 0.0076
## 615 615 0.4942 0.0003 0.0510 0.0127 0.0106 0.0021 0.0105
## 616 616 -0.1832 0.0000 -0.0145 0.0065 0.0062 0.0003 0.0062
## 617 617 0.2689 0.0000 0.0191 0.0056 0.0050 0.0006 0.0050
## 618 618 0.3242 0.0001 0.0250 0.0068 0.0059 0.0009 0.0059
## 619 619 -0.5904 0.0002 -0.0407 0.0077 0.0048 0.0030 0.0047
## 620 620 -0.3052 0.0001 -0.0237 0.0068 0.0060 0.0008 0.0060
## 621 621 -0.4404 0.0001 -0.0369 0.0087 0.0070 0.0016 0.0070
## 622 622 0.4305 0.0001 0.0290 0.0061 0.0045 0.0016 0.0045
## 623 623 0.1494 0.0000 0.0102 0.0048 0.0046 0.0002 0.0046
## 624 624 0.8510 0.0003 0.0558 0.0105 0.0043 0.0061 0.0043
## 625 625 1.8500 0.0075 0.2748 0.0511 0.0221 0.0291 0.0216
## 626 626 -0.3462 0.0001 -0.0267 0.0070 0.0059 0.0010 0.0059
## 627 627 -0.5455 0.0002 -0.0439 0.0090 0.0065 0.0025 0.0064
## 628 628 -0.3743 0.0001 -0.0257 0.0059 0.0047 0.0012 0.0047
## 629 629 -0.2764 0.0000 -0.0183 0.0050 0.0044 0.0006 0.0044
## 630 630 0.0714 0.0000 0.0055 0.0060 0.0060 0.0000 0.0060
## 631 631 -0.4884 0.0001 -0.0305 0.0059 0.0039 0.0020 0.0039
## 632 632 -0.5839 0.0002 -0.0404 0.0077 0.0048 0.0029 0.0048
## 633 633 2.1002 0.0752 0.8682 0.2083 0.1709 0.0374 0.1460
## 634 634 0.0266 0.0000 0.0018 0.0047 0.0047 0.0000 0.0047
## 635 635 -0.2308 0.0000 -0.0170 0.0059 0.0054 0.0005 0.0054
## 636 636 -1.3578 0.0009 -0.0931 0.0204 0.0047 0.0156 0.0047
## 637 637 0.2489 0.0000 0.0156 0.0044 0.0039 0.0005 0.0039
## 638 638 -0.6496 0.0002 -0.0499 0.0095 0.0059 0.0036 0.0059
## 639 639 -0.2843 0.0001 -0.0226 0.0070 0.0063 0.0007 0.0063
## 640 640 0.1121 0.0000 0.0071 0.0041 0.0040 0.0001 0.0040
## 641 641 -0.9309 0.0004 -0.0610 0.0116 0.0043 0.0074 0.0043
## 642 642 -0.5894 0.0002 -0.0405 0.0077 0.0047 0.0029 0.0047
## 643 643 2.0294 0.0019 0.1372 0.0395 0.0046 0.0350 0.0045
## 644 644 0.0888 0.0000 0.0093 0.0111 0.0111 0.0001 0.0110
## 645 645 0.4787 0.0001 0.0364 0.0077 0.0058 0.0019 0.0058
## 646 646 0.4328 0.0001 0.0284 0.0059 0.0043 0.0016 0.0043
## 647 647 -0.3569 0.0001 -0.0279 0.0072 0.0061 0.0011 0.0061
## 648 648 -0.9669 0.0004 -0.0665 0.0127 0.0047 0.0079 0.0047
## 649 649 -1.7430 0.0066 -0.2570 0.0475 0.0217 0.0258 0.0213
## 650 650 -0.3314 0.0000 -0.0210 0.0050 0.0040 0.0009 0.0040
## 651 651 0.1603 0.0000 0.0109 0.0048 0.0046 0.0002 0.0046
## 652 652 1.8996 0.0017 0.1299 0.0353 0.0047 0.0306 0.0047
## 653 653 0.9412 0.0006 0.0750 0.0139 0.0064 0.0075 0.0063
## 654 654 0.0967 0.0000 0.0077 0.0065 0.0064 0.0001 0.0064
## 655 655 -0.7121 0.0002 -0.0498 0.0092 0.0049 0.0043 0.0049
## 656 656 -1.0182 0.0007 -0.0854 0.0158 0.0070 0.0088 0.0070
## 657 657 0.6344 0.0002 0.0428 0.0080 0.0046 0.0034 0.0045
## 658 658 0.7683 0.0003 0.0558 0.0103 0.0053 0.0050 0.0052
## 659 659 -0.4601 0.0001 -0.0312 0.0064 0.0046 0.0018 0.0046
## 660 660 1.1228 0.0008 0.0869 0.0167 0.0060 0.0107 0.0060
## 661 661 0.4732 0.0001 0.0382 0.0084 0.0065 0.0019 0.0065
## 662 662 0.0459 0.0000 0.0033 0.0051 0.0051 0.0000 0.0051
## 663 663 -0.4784 0.0001 -0.0344 0.0071 0.0052 0.0019 0.0051
## 664 664 -0.2048 0.0000 -0.0143 0.0052 0.0049 0.0004 0.0049
## 665 665 0.8090 0.0003 0.0531 0.0099 0.0043 0.0056 0.0043
## 666 666 0.1942 0.0000 0.0127 0.0046 0.0043 0.0003 0.0043
## 667 667 -0.4860 0.0001 -0.0338 0.0069 0.0048 0.0020 0.0048
## 668 668 -0.3575 0.0001 -0.0228 0.0052 0.0041 0.0011 0.0041
## 669 669 -0.6850 0.0002 -0.0497 0.0093 0.0053 0.0040 0.0052
## 670 670 -0.6102 0.0002 -0.0411 0.0077 0.0045 0.0032 0.0045
## 671 671 -0.9444 0.0004 -0.0638 0.0121 0.0046 0.0076 0.0045
## 672 672 -0.5974 0.0003 -0.0501 0.0101 0.0070 0.0030 0.0070
## 673 673 -0.4876 0.0001 -0.0382 0.0082 0.0061 0.0020 0.0061
## 674 674 -0.3569 0.0001 -0.0279 0.0072 0.0061 0.0011 0.0061
## 675 675 0.4174 0.0001 0.0324 0.0075 0.0060 0.0015 0.0060
## 676 676 -0.6673 0.0003 -0.0502 0.0094 0.0057 0.0038 0.0056
## 677 677 -0.9444 0.0006 -0.0747 0.0138 0.0063 0.0076 0.0062
## 678 678 -0.3098 0.0001 -0.0242 0.0069 0.0061 0.0008 0.0061
## 679 679 -0.1304 0.0000 -0.0088 0.0047 0.0046 0.0001 0.0046
## 680 680 -0.0860 0.0000 -0.0068 0.0064 0.0063 0.0001 0.0063
## 681 681 -1.0234 0.0006 -0.0746 0.0142 0.0053 0.0089 0.0053
## 682 682 0.5492 0.0002 0.0426 0.0086 0.0060 0.0026 0.0060
## 683 683 -1.9740 0.0411 -0.6421 0.1389 0.1058 0.0331 0.0957
## 684 684 -5.6415 0.3234 -1.8216 0.3737 0.1043 0.2695 0.0944
## 685 685 5.1603 0.2922 1.7278 0.3377 0.1121 0.2255 0.1008
## 686 686 -3.7297 0.1438 -1.2058 0.2225 0.1045 0.1180 0.0946
## 687 687 -0.2515 0.0007 -0.0835 0.1107 0.1102 0.0005 0.0993
## 688 688 -3.9430 0.1614 -1.2781 0.2369 0.1051 0.1318 0.0951
## 689 689 4.2716 0.2014 1.4296 0.2667 0.1120 0.1547 0.1007
## 690 690 2.9218 0.0953 0.9795 0.1848 0.1124 0.0724 0.1010
## 691 691 1.3102 0.0180 0.4246 0.1196 0.1050 0.0146 0.0950
## 692 692 -2.2473 0.0530 -0.7291 0.1481 0.1053 0.0429 0.0952
## 693 693 4.1677 0.1823 1.3596 0.2537 0.1064 0.1472 0.0962
## 694 694 -3.4666 0.1549 -1.2503 0.2320 0.1301 0.1019 0.1151
## 695 695 7.5181 0.7313 2.7672 0.6126 0.1355 0.4771 0.1193
## 696 696 -1.5699 0.0321 -0.5667 0.1512 0.1303 0.0209 0.1153
## 697 697 1.9340 0.0495 0.7046 0.1645 0.1327 0.0317 0.1172
## 698 698 -4.6296 0.2746 -1.6714 0.3119 0.1303 0.1816 0.1153
## 699 699 6.5887 0.5669 2.4233 0.5022 0.1353 0.3669 0.1192
## 700 700 -0.3845 0.0020 -0.1403 0.1344 0.1331 0.0013 0.1175
## 701 701 -4.7073 0.2838 -1.6998 0.3181 0.1304 0.1877 0.1153
## 702 702 -1.0615 0.0151 -0.3888 0.1437 0.1341 0.0096 0.1183
## 703 703 -0.4600 0.0001 -0.0350 0.0076 0.0058 0.0018 0.0058
## 704 704 1.7820 0.0018 0.1331 0.0325 0.0056 0.0270 0.0055
## 705 705 1.5328 0.0013 0.1148 0.0256 0.0056 0.0199 0.0056
## 706 706 1.5106 0.0018 0.1335 0.0272 0.0078 0.0194 0.0078
## 707 707 -0.3016 0.0000 -0.0196 0.0050 0.0042 0.0008 0.0042
## 708 708 0.5438 0.0001 0.0354 0.0067 0.0042 0.0025 0.0042
## 709 709 1.0438 0.0005 0.0714 0.0139 0.0047 0.0092 0.0047
## 710 710 1.0122 0.0006 0.0765 0.0144 0.0057 0.0087 0.0057
## 711 711 1.1881 0.0008 0.0902 0.0178 0.0058 0.0120 0.0057
## 712 712 0.8088 0.0003 0.0530 0.0098 0.0043 0.0056 0.0043
## 713 713 1.2710 0.0013 0.1124 0.0215 0.0078 0.0137 0.0078
## 714 714 1.4618 0.0009 0.0956 0.0224 0.0043 0.0181 0.0043
## 715 715 1.4664 0.0023 0.1508 0.0288 0.0106 0.0183 0.0105
## 716 716 -0.3917 0.0001 -0.0269 0.0060 0.0047 0.0013 0.0047
## 717 717 1.2931 0.0009 0.0952 0.0196 0.0054 0.0142 0.0054
## 718 718 1.4206 0.0010 0.0996 0.0220 0.0049 0.0171 0.0049
## 719 719 0.4682 0.0001 0.0365 0.0079 0.0061 0.0019 0.0060
## 720 720 1.1000 0.0007 0.0823 0.0159 0.0056 0.0103 0.0056
## 721 721 1.2332 0.0013 0.1148 0.0216 0.0087 0.0129 0.0086
## 722 722 1.4012 0.0009 0.0959 0.0214 0.0047 0.0167 0.0047
## 723 723 1.2165 0.0010 0.1011 0.0195 0.0069 0.0126 0.0069
## 724 724 1.5780 0.0012 0.1080 0.0258 0.0047 0.0211 0.0047
## 725 725 1.2253 0.0007 0.0842 0.0175 0.0047 0.0127 0.0047
## 726 726 1.7934 0.0018 0.1355 0.0330 0.0057 0.0273 0.0057
## 727 727 0.9189 0.0005 0.0687 0.0128 0.0056 0.0072 0.0056
## 728 728 1.6311 0.0011 0.1069 0.0269 0.0043 0.0226 0.0043
## 729 729 1.0485 0.0007 0.0825 0.0155 0.0062 0.0093 0.0061
## 730 730 1.1724 0.0008 0.0905 0.0176 0.0060 0.0117 0.0059
## 731 731 1.1625 0.0008 0.0885 0.0173 0.0058 0.0115 0.0058
## 732 732 -0.6208 0.0002 -0.0458 0.0087 0.0054 0.0033 0.0054
## 733 733 1.3744 0.0014 0.1185 0.0235 0.0074 0.0160 0.0074
## 734 734 1.6688 0.0016 0.1260 0.0293 0.0057 0.0236 0.0057
## 735 735 1.3024 0.0009 0.0973 0.0200 0.0056 0.0144 0.0055
## 736 736 1.0616 0.0005 0.0733 0.0143 0.0048 0.0096 0.0047
## 737 737 1.5157 0.0013 0.1155 0.0253 0.0058 0.0195 0.0058
## 738 738 0.8424 0.0003 0.0590 0.0109 0.0049 0.0060 0.0049
## 739 739 1.8531 0.0015 0.1236 0.0336 0.0044 0.0292 0.0044
## 740 740 -0.8335 0.0004 -0.0598 0.0110 0.0052 0.0059 0.0051
## 741 741 1.2816 0.0008 0.0897 0.0188 0.0049 0.0139 0.0049
## 742 742 1.1527 0.0007 0.0808 0.0162 0.0049 0.0113 0.0049
## 743 743 1.3739 0.0009 0.0962 0.0209 0.0049 0.0160 0.0049
## 744 744 1.4957 0.0015 0.1209 0.0255 0.0065 0.0190 0.0065
## 745 745 1.2986 0.0008 0.0889 0.0190 0.0047 0.0143 0.0047
## 746 746 1.4662 0.0010 0.0985 0.0228 0.0045 0.0182 0.0045
## 747 747 1.3225 0.0008 0.0901 0.0195 0.0046 0.0148 0.0046
## 748 748 1.5638 0.0012 0.1074 0.0255 0.0047 0.0208 0.0047
## 749 749 1.1386 0.0007 0.0854 0.0166 0.0056 0.0110 0.0056
## 750 750 0.9586 0.0004 0.0656 0.0125 0.0047 0.0078 0.0047
## 751 751 1.3143 0.0007 0.0853 0.0189 0.0042 0.0147 0.0042
## 752 752 1.2779 0.0007 0.0844 0.0182 0.0044 0.0139 0.0043
## 753 753 -0.5792 0.0002 -0.0437 0.0086 0.0057 0.0028 0.0057
## 754 754 3.6762 0.0059 0.2436 0.1191 0.0044 0.1147 0.0044
## 755 755 0.6726 0.0002 0.0460 0.0085 0.0047 0.0038 0.0047
## 756 756 0.8168 0.0004 0.0601 0.0111 0.0054 0.0057 0.0054
## 757 757 1.1080 0.0005 0.0711 0.0145 0.0041 0.0104 0.0041
## 758 758 1.1689 0.0008 0.0889 0.0174 0.0058 0.0116 0.0058
## 759 759 1.0976 0.0005 0.0710 0.0144 0.0042 0.0102 0.0042
## 760 760 0.9489 0.0004 0.0625 0.0120 0.0043 0.0076 0.0043
## 761 761 0.1151 0.0000 0.0170 0.0220 0.0219 0.0001 0.0215
## 762 762 0.9856 0.0005 0.0682 0.0130 0.0048 0.0082 0.0048
## 763 763 1.4314 0.0009 0.0941 0.0217 0.0043 0.0174 0.0043
## 764 764 1.9628 0.0021 0.1445 0.0381 0.0054 0.0327 0.0054
## 765 765 0.9187 0.0004 0.0633 0.0119 0.0047 0.0072 0.0047
## 766 766 1.3800 0.0008 0.0882 0.0202 0.0041 0.0162 0.0041
## 767 767 0.9341 0.0004 0.0611 0.0117 0.0043 0.0074 0.0043
## 768 768 0.8098 0.0003 0.0566 0.0104 0.0049 0.0056 0.0049
## 769 769 1.4100 0.0010 0.0981 0.0217 0.0048 0.0169 0.0048
## 770 770 0.9783 0.0005 0.0687 0.0131 0.0049 0.0081 0.0049
## 771 771 0.2808 0.0002 0.0417 0.0228 0.0221 0.0007 0.0216
## 772 772 0.8521 0.0004 0.0610 0.0113 0.0051 0.0062 0.0051
## 773 773 1.4029 0.0010 0.0985 0.0216 0.0049 0.0167 0.0049
## 774 774 0.7771 0.0003 0.0532 0.0098 0.0047 0.0051 0.0047
## 775 775 1.0247 0.0005 0.0723 0.0139 0.0050 0.0089 0.0050
## 776 776 0.6560 0.0002 0.0455 0.0085 0.0048 0.0037 0.0048
## 777 777 1.4166 0.0009 0.0926 0.0213 0.0043 0.0170 0.0043
## 778 778 -0.2337 0.0000 -0.0178 0.0063 0.0058 0.0005 0.0058
## 779 779 -0.1391 0.0000 -0.0109 0.0063 0.0061 0.0002 0.0061
## 780 780 -0.0513 0.0000 -0.0040 0.0061 0.0061 0.0000 0.0061
## 781 781 -1.5149 0.0051 -0.2252 0.0416 0.0221 0.0195 0.0216
## 782 782 -1.5168 0.0050 -0.2248 0.0415 0.0220 0.0195 0.0215
## 783 783 -0.4781 0.0002 -0.0400 0.0090 0.0070 0.0019 0.0070
## 784 784 -0.1927 0.0000 -0.0121 0.0043 0.0040 0.0003 0.0039
## 785 785 1.0277 0.0006 0.0798 0.0150 0.0060 0.0090 0.0060
## 786 786 -0.3084 0.0001 -0.0235 0.0066 0.0058 0.0008 0.0058
## 787 787 0.1414 0.0000 0.0124 0.0079 0.0077 0.0002 0.0077
## 788 788 0.9404 0.0004 0.0592 0.0115 0.0040 0.0075 0.0040
## 789 789 0.0382 0.0000 0.0025 0.0042 0.0041 0.0000 0.0041
## 790 790 -0.1865 0.0000 -0.0117 0.0042 0.0039 0.0003 0.0039
## 791 791 -0.0162 0.0000 -0.0013 0.0065 0.0065 0.0000 0.0065
## 792 792 0.1721 0.0000 0.0121 0.0052 0.0050 0.0003 0.0049
## 793 793 0.3507 0.0001 0.0236 0.0056 0.0045 0.0010 0.0045
## 794 794 0.4096 0.0001 0.0258 0.0054 0.0040 0.0014 0.0040
## 795 795 -0.1327 0.0000 -0.0101 0.0060 0.0058 0.0001 0.0058
## 796 796 0.2943 0.0000 0.0223 0.0065 0.0058 0.0007 0.0057
## 797 797 0.0048 0.0000 0.0004 0.0066 0.0066 0.0000 0.0065
## 798 798 -0.1104 0.0000 -0.0084 0.0059 0.0058 0.0001 0.0058
## 799 799 1.6428 0.0017 0.1318 0.0294 0.0064 0.0229 0.0064
## 800 800 0.2315 0.0000 0.0158 0.0051 0.0046 0.0005 0.0046
## 801 801 0.1967 0.0000 0.0129 0.0046 0.0043 0.0003 0.0043
## 802 802 2.8797 0.0048 0.2194 0.0762 0.0058 0.0704 0.0058
## 803 803 -0.0718 0.0000 -0.0056 0.0060 0.0060 0.0000 0.0060
## 804 804 1.8231 0.0020 0.1404 0.0341 0.0059 0.0282 0.0059
## 805 805 0.9793 0.0006 0.0789 0.0146 0.0065 0.0081 0.0064
## 806 806 -0.2562 0.0000 -0.0214 0.0075 0.0070 0.0006 0.0069
## 807 807 -0.1086 0.0000 -0.0084 0.0061 0.0060 0.0001 0.0060
## 808 808 0.8272 0.0004 0.0631 0.0116 0.0058 0.0058 0.0058
## 809 809 1.5256 0.0019 0.1364 0.0277 0.0080 0.0198 0.0079
## 810 810 3.8810 0.0087 0.2966 0.1337 0.0058 0.1279 0.0058
## 811 811 0.3251 0.0000 0.0217 0.0053 0.0044 0.0009 0.0044
## 812 812 2.4230 0.0545 0.7398 0.1430 0.0932 0.0498 0.0853
## 813 813 0.1021 0.0000 0.0071 0.0049 0.0048 0.0001 0.0048
## 814 814 0.1075 0.0000 0.0072 0.0045 0.0044 0.0001 0.0044
## 815 815 -0.1249 0.0000 -0.0095 0.0059 0.0058 0.0001 0.0058
## 816 816 -0.1545 0.0000 -0.0128 0.0070 0.0068 0.0002 0.0068
## 817 817 -0.2723 0.0000 -0.0181 0.0051 0.0044 0.0006 0.0044
## 818 818 1.1152 0.0013 0.1135 0.0209 0.0104 0.0106 0.0103
## 819 819 2.3207 0.0035 0.1875 0.0522 0.0065 0.0457 0.0065
## 820 820 0.2664 0.0000 0.0170 0.0047 0.0041 0.0006 0.0041
## 821 821 0.6573 0.0002 0.0418 0.0077 0.0040 0.0037 0.0040
## 822 822 0.6510 0.0002 0.0457 0.0085 0.0049 0.0036 0.0049
## 823 823 2.2130 0.0021 0.1449 0.0459 0.0043 0.0416 0.0043
## 824 824 -0.1620 0.0000 -0.0123 0.0060 0.0058 0.0002 0.0057
## 825 825 -1.6255 0.0061 -0.2474 0.0456 0.0232 0.0224 0.0226
## 826 826 -0.3821 0.0001 -0.0319 0.0082 0.0070 0.0012 0.0069
## 827 827 0.3775 0.0001 0.0318 0.0083 0.0071 0.0012 0.0070
## 828 828 0.4340 0.0001 0.0368 0.0088 0.0072 0.0016 0.0071
## 829 829 0.5687 0.0004 0.0646 0.0157 0.0129 0.0027 0.0128
## 830 830 -0.0964 0.0000 -0.0075 0.0062 0.0061 0.0001 0.0060
## 831 831 0.0022 0.0000 0.0002 0.0067 0.0067 0.0000 0.0067
## 832 832 0.5337 0.0001 0.0343 0.0065 0.0041 0.0024 0.0041
## 833 833 1.5125 0.0012 0.1114 0.0248 0.0054 0.0194 0.0054
## 834 834 -0.3797 0.0001 -0.0288 0.0070 0.0058 0.0012 0.0057
## 835 835 -0.1824 0.0000 -0.0142 0.0064 0.0061 0.0003 0.0060
## 836 836 0.9839 0.0004 0.0644 0.0125 0.0043 0.0082 0.0043
## 837 837 0.6573 0.0002 0.0412 0.0076 0.0039 0.0037 0.0039
## 838 838 1.8392 0.0014 0.1204 0.0330 0.0043 0.0287 0.0043
## 839 839 0.4364 0.0001 0.0285 0.0059 0.0043 0.0016 0.0043
## 840 840 -0.3368 0.0001 -0.0267 0.0073 0.0063 0.0010 0.0063
## 841 841 0.3584 0.0001 0.0281 0.0072 0.0061 0.0011 0.0061
## 842 842 0.3580 0.0001 0.0229 0.0052 0.0041 0.0011 0.0041
## 843 843 0.2157 0.0000 0.0177 0.0071 0.0067 0.0004 0.0067
## 844 844 0.4175 0.0001 0.0263 0.0055 0.0040 0.0015 0.0040
## 845 845 0.3232 0.0000 0.0212 0.0052 0.0043 0.0009 0.0043
## 846 846 0.4637 0.0001 0.0305 0.0062 0.0043 0.0018 0.0043
## 847 847 0.0294 0.0000 0.0023 0.0060 0.0060 0.0000 0.0060
## 848 848 0.1978 0.0000 0.0135 0.0050 0.0047 0.0003 0.0047
## 849 849 -0.8902 0.0004 -0.0629 0.0117 0.0050 0.0067 0.0050
## 850 850 -0.8023 0.0003 -0.0567 0.0105 0.0050 0.0055 0.0050
## 851 851 -0.1153 0.0000 -0.0090 0.0062 0.0061 0.0001 0.0060
## 852 852 0.7527 0.0002 0.0472 0.0087 0.0039 0.0048 0.0039
## 853 853 -0.0369 0.0000 -0.0023 0.0040 0.0040 0.0000 0.0040
## 854 854 -0.5395 0.0008 -0.0872 0.0286 0.0261 0.0025 0.0255
## 855 855 0.5607 0.0003 0.0552 0.0124 0.0097 0.0027 0.0096
## 856 856 -0.7741 0.0016 -0.1261 0.0316 0.0265 0.0051 0.0258
## 857 857 1.1474 0.0010 0.0997 0.0187 0.0076 0.0112 0.0075
## 858 858 0.4636 0.0002 0.0458 0.0116 0.0098 0.0018 0.0097
## 859 859 -0.2211 0.0001 -0.0375 0.0291 0.0287 0.0004 0.0279
## 860 860 -0.6812 0.0012 -0.1104 0.0302 0.0263 0.0039 0.0256
## 861 861 0.3713 0.0001 0.0324 0.0088 0.0076 0.0012 0.0076
## 862 862 0.4839 0.0002 0.0480 0.0118 0.0098 0.0020 0.0097
## 863 863 0.2481 0.0000 0.0222 0.0086 0.0080 0.0005 0.0080
## 864 864 0.5029 0.0002 0.0435 0.0096 0.0075 0.0021 0.0074
## 865 865 -0.3993 0.0002 -0.0398 0.0113 0.0099 0.0014 0.0098
## 866 866 -0.0060 0.0000 -0.0006 0.0097 0.0097 0.0000 0.0096
## 867 867 0.3069 0.0001 0.0263 0.0082 0.0074 0.0008 0.0073
## 868 868 -0.1106 0.0000 -0.0109 0.0099 0.0098 0.0001 0.0097
## 869 869 -0.3680 0.0001 -0.0363 0.0109 0.0097 0.0011 0.0096
## 870 870 -0.1135 0.0000 -0.0112 0.0098 0.0097 0.0001 0.0096
## 871 871 -0.0695 0.0000 -0.0068 0.0097 0.0097 0.0000 0.0096
## 872 872 -0.2296 0.0001 -0.0232 0.0106 0.0102 0.0004 0.0101
## 873 873 -0.2660 0.0002 -0.0438 0.0278 0.0272 0.0006 0.0265
## 874 874 0.5228 0.0003 0.0516 0.0121 0.0097 0.0023 0.0097
## 875 875 -0.1626 0.0000 -0.0160 0.0100 0.0097 0.0002 0.0096
## 876 876 0.8643 0.0009 0.0952 0.0185 0.0121 0.0063 0.0120
## 877 877 0.5825 0.0003 0.0570 0.0125 0.0096 0.0029 0.0095
## 878 878 -0.1831 0.0000 -0.0187 0.0107 0.0104 0.0003 0.0103
## 879 879 -0.2896 0.0001 -0.0285 0.0104 0.0097 0.0007 0.0096
## 880 880 0.5783 0.0003 0.0565 0.0124 0.0096 0.0028 0.0095
## 881 881 0.3609 0.0001 0.0308 0.0084 0.0073 0.0011 0.0072
## 882 882 0.3256 0.0001 0.0284 0.0085 0.0076 0.0009 0.0076
## 883 883 0.5798 0.0004 0.0603 0.0137 0.0108 0.0029 0.0107
## 884 884 0.3005 0.0001 0.0258 0.0081 0.0074 0.0008 0.0073
## 885 885 -0.2445 0.0001 -0.0248 0.0108 0.0103 0.0005 0.0102
## 886 886 0.2647 0.0001 0.0281 0.0119 0.0113 0.0006 0.0111
## 887 887 -0.1465 0.0000 -0.0132 0.0083 0.0081 0.0002 0.0080
## 888 888 -0.2727 0.0001 -0.0245 0.0087 0.0081 0.0006 0.0080
## 889 889 -0.5665 0.0002 -0.0467 0.0095 0.0068 0.0027 0.0067
## 890 890 -0.1675 0.0000 -0.0140 0.0073 0.0070 0.0002 0.0070
## 891 891 -0.2448 0.0000 -0.0199 0.0071 0.0066 0.0005 0.0065
## 892 892 -0.1596 0.0000 -0.0129 0.0067 0.0065 0.0002 0.0065
## 893 893 -0.4415 0.0001 -0.0327 0.0071 0.0055 0.0017 0.0055
## 894 894 0.0075 0.0000 0.0006 0.0066 0.0066 0.0000 0.0065
## 895 895 -0.5615 0.0003 -0.0505 0.0108 0.0081 0.0027 0.0080
## 896 896 -0.2056 0.0000 -0.0153 0.0059 0.0056 0.0004 0.0055
## 897 897 -0.8450 0.0006 -0.0754 0.0140 0.0080 0.0061 0.0079
## 898 898 -0.2970 0.0000 -0.0220 0.0062 0.0055 0.0007 0.0054
## 899 899 0.1214 0.0000 0.0097 0.0065 0.0064 0.0001 0.0063
## 900 900 -0.5117 0.0002 -0.0413 0.0087 0.0065 0.0022 0.0065
## 901 901 -0.2782 0.0000 -0.0215 0.0066 0.0060 0.0007 0.0059
## 902 902 -0.3489 0.0001 -0.0307 0.0088 0.0077 0.0010 0.0077
## 903 903 -0.1597 0.0000 -0.0118 0.0057 0.0055 0.0002 0.0054
## 904 904 -0.7616 0.0005 -0.0728 0.0141 0.0091 0.0049 0.0091
## 905 905 -0.5032 0.0002 -0.0481 0.0113 0.0091 0.0021 0.0091
## 906 906 -0.1301 0.0000 -0.0124 0.0093 0.0091 0.0001 0.0091
## 907 907 -1.0992 0.0009 -0.0938 0.0175 0.0073 0.0103 0.0072
## 908 908 -0.3837 0.0001 -0.0315 0.0080 0.0067 0.0012 0.0067
## 909 909 -0.6783 0.0003 -0.0547 0.0104 0.0065 0.0039 0.0065
## 910 910 -0.0773 0.0000 -0.0057 0.0055 0.0055 0.0001 0.0055
## 911 911 -0.3823 0.0001 -0.0284 0.0068 0.0055 0.0012 0.0055
## 912 912 0.1158 0.0000 0.0086 0.0056 0.0055 0.0001 0.0055
## 913 913 -0.2689 0.0001 -0.0242 0.0087 0.0081 0.0006 0.0080
## 914 914 -0.8179 0.0007 -0.0812 0.0155 0.0099 0.0057 0.0098
## 915 915 -0.2146 0.0000 -0.0173 0.0069 0.0065 0.0004 0.0064
## 916 916 -0.4595 0.0001 -0.0345 0.0074 0.0056 0.0018 0.0056
## 917 917 0.1996 0.0000 0.0220 0.0125 0.0121 0.0003 0.0120
## 918 918 -0.6134 0.0002 -0.0454 0.0087 0.0055 0.0032 0.0055
## 919 919 -0.3382 0.0001 -0.0339 0.0110 0.0101 0.0010 0.0100
## 920 920 -0.5627 0.0002 -0.0463 0.0095 0.0068 0.0027 0.0067
## 921 921 -0.9846 0.0006 -0.0783 0.0145 0.0063 0.0082 0.0063
## 922 922 -0.9058 0.0007 -0.0847 0.0157 0.0087 0.0070 0.0087
## 923 923 9.3879 0.0852 0.9567 0.7580 0.0104 0.7476 0.0103
## 924 924 6.5999 0.0508 0.7255 0.3817 0.0121 0.3696 0.0119
## 925 925 -1.0838 0.0012 -0.1078 0.0199 0.0099 0.0100 0.0098
## 926 926 -0.4130 0.0001 -0.0305 0.0069 0.0055 0.0014 0.0054
## 927 927 -0.1495 0.0000 -0.0122 0.0069 0.0067 0.0002 0.0067
## 928 928 -0.0953 0.0000 -0.0070 0.0055 0.0055 0.0001 0.0054
## 929 929 0.5802 0.0002 0.0429 0.0083 0.0055 0.0029 0.0054
## 930 930 -0.3511 0.0001 -0.0316 0.0091 0.0081 0.0010 0.0080
## 931 931 -0.0718 0.0000 -0.0053 0.0055 0.0055 0.0000 0.0055
## 932 932 -0.0795 0.0000 -0.0059 0.0055 0.0055 0.0001 0.0054
## 933 933 -0.5546 0.0002 -0.0494 0.0105 0.0079 0.0026 0.0079
## 934 934 -0.4352 0.0002 -0.0390 0.0096 0.0080 0.0016 0.0080
## 935 935 0.0486 0.0000 0.0044 0.0081 0.0081 0.0000 0.0080
## 936 936 -0.2705 0.0000 -0.0202 0.0062 0.0056 0.0006 0.0056
## 937 937 -0.7751 0.0004 -0.0627 0.0116 0.0065 0.0051 0.0065
## 938 938 -0.2030 0.0000 -0.0150 0.0058 0.0055 0.0003 0.0054
## 939 939 -0.9274 0.0006 -0.0744 0.0137 0.0064 0.0073 0.0064
## 940 940 -0.1101 0.0000 -0.0082 0.0057 0.0056 0.0001 0.0056
## 941 941 -0.1427 0.0000 -0.0128 0.0083 0.0081 0.0002 0.0080
## 942 942 0.0368 0.0000 0.0028 0.0059 0.0059 0.0000 0.0058
## 943 943 0.1648 0.0000 0.0123 0.0058 0.0055 0.0002 0.0055
## 944 944 -0.2101 0.0000 -0.0173 0.0071 0.0068 0.0004 0.0067
## 945 945 -0.5420 0.0002 -0.0442 0.0091 0.0066 0.0025 0.0066
## 946 946 -0.6252 0.0002 -0.0488 0.0094 0.0061 0.0033 0.0060
## 947 947 -0.8943 0.0006 -0.0747 0.0138 0.0070 0.0068 0.0069
## 948 948 -0.4656 0.0001 -0.0344 0.0073 0.0055 0.0018 0.0054
## 949 949 0.3232 0.0001 0.0243 0.0065 0.0056 0.0009 0.0056
## 950 950 0.0048 0.0000 0.0004 0.0061 0.0061 0.0000 0.0060
## 951 951 -1.1077 0.0012 -0.1097 0.0202 0.0098 0.0104 0.0097
## 952 952 -1.0180 0.0010 -0.0999 0.0184 0.0096 0.0088 0.0095
## 953 953 0.3596 0.0001 0.0274 0.0069 0.0058 0.0011 0.0058
## 954 954 -0.1049 0.0000 -0.0089 0.0072 0.0071 0.0001 0.0071
## 955 955 -0.1432 0.0000 -0.0154 0.0118 0.0116 0.0002 0.0115
## 956 956 -0.5222 0.0001 -0.0386 0.0078 0.0055 0.0023 0.0054
## 957 957 -0.2263 0.0000 -0.0168 0.0059 0.0055 0.0004 0.0055
## 958 958 -0.3102 0.0001 -0.0232 0.0064 0.0056 0.0008 0.0055
## 959 959 -0.8268 0.0004 -0.0666 0.0123 0.0065 0.0058 0.0064
## 960 960 -0.7344 0.0004 -0.0602 0.0113 0.0067 0.0046 0.0067
## 961 961 -1.0111 0.0006 -0.0805 0.0150 0.0063 0.0087 0.0063
## 962 962 -0.0267 0.0000 -0.0020 0.0055 0.0055 0.0000 0.0054
## 963 963 0.1266 0.0000 0.0100 0.0063 0.0062 0.0001 0.0062
## 964 964 0.3156 0.0001 0.0240 0.0066 0.0058 0.0008 0.0058
## 965 965 0.0534 0.0000 0.0042 0.0063 0.0063 0.0000 0.0063
## 966 966 -0.3626 0.0001 -0.0305 0.0082 0.0071 0.0011 0.0070
## 967 967 -0.0678 0.0000 -0.0052 0.0060 0.0060 0.0000 0.0059
## 968 968 -0.0602 0.0000 -0.0047 0.0061 0.0060 0.0000 0.0060
## 969 969 -0.9437 0.0006 -0.0763 0.0141 0.0065 0.0076 0.0065
## 970 970 -0.2347 0.0000 -0.0210 0.0085 0.0080 0.0005 0.0079
## 971 971 0.0499 0.0000 0.0037 0.0055 0.0055 0.0000 0.0054
## 972 972 -0.2918 0.0001 -0.0233 0.0071 0.0064 0.0007 0.0063
## 973 973 -0.3930 0.0001 -0.0324 0.0081 0.0068 0.0013 0.0068
## 974 974 -0.4935 0.0002 -0.0471 0.0112 0.0091 0.0021 0.0090
## 975 975 -0.2302 0.0000 -0.0182 0.0067 0.0062 0.0004 0.0062
## 976 976 -0.0814 0.0000 -0.0053 0.0042 0.0042 0.0001 0.0041
## 977 977 0.1083 0.0000 0.0074 0.0047 0.0046 0.0001 0.0046
## 978 978 -0.1769 0.0000 -0.0120 0.0049 0.0046 0.0003 0.0046
## 979 979 -0.4487 0.0001 -0.0309 0.0064 0.0047 0.0017 0.0047
## 980 980 -0.5071 0.0001 -0.0325 0.0063 0.0041 0.0022 0.0041
## 981 981 0.4154 0.0001 0.0298 0.0066 0.0052 0.0015 0.0051
## 982 982 0.4155 0.0001 0.0298 0.0066 0.0052 0.0015 0.0051
## 983 983 0.4138 0.0001 0.0298 0.0066 0.0052 0.0015 0.0051
## 984 984 -0.7822 0.0005 -0.0716 0.0136 0.0084 0.0052 0.0083
## 985 985 -0.1833 0.0000 -0.0183 0.0103 0.0100 0.0003 0.0099
## 986 986 -0.1386 0.0000 -0.0092 0.0045 0.0044 0.0002 0.0043
## 987 987 -0.1510 0.0000 -0.0097 0.0043 0.0041 0.0002 0.0041
## 988 988 -0.3122 0.0001 -0.0259 0.0077 0.0069 0.0008 0.0068
## 989 989 -0.3116 0.0000 -0.0198 0.0049 0.0041 0.0008 0.0040
## 990 990 -0.0272 0.0000 -0.0018 0.0045 0.0045 0.0000 0.0045
## 991 991 0.5962 0.0003 0.0504 0.0102 0.0071 0.0030 0.0071
## 992 992 0.1737 0.0000 0.0123 0.0053 0.0050 0.0003 0.0050
## 993 993 -0.2066 0.0000 -0.0132 0.0044 0.0041 0.0004 0.0040
## 994 994 0.2179 0.0000 0.0146 0.0049 0.0045 0.0004 0.0045
## 995 995 -0.0309 0.0000 -0.0026 0.0071 0.0071 0.0000 0.0070
## 996 996 0.6371 0.0002 0.0409 0.0076 0.0041 0.0034 0.0041
## 997 997 -0.1659 0.0000 -0.0114 0.0049 0.0047 0.0002 0.0047
## 998 998 -0.8088 0.0005 -0.0696 0.0130 0.0074 0.0056 0.0074
## 999 999 -0.7354 0.0004 -0.0637 0.0121 0.0075 0.0046 0.0075
## 1000 1000 -0.0311 0.0000 -0.0029 0.0086 0.0086 0.0000 0.0085
## 1001 1001 -1.0887 0.0009 -0.0923 0.0173 0.0072 0.0101 0.0071
## 1002 1002 -0.1533 0.0000 -0.0123 0.0066 0.0064 0.0002 0.0064
## 1003 1003 0.4695 0.0001 0.0335 0.0070 0.0051 0.0019 0.0051
## 1004 1004 -0.2189 0.0000 -0.0223 0.0108 0.0104 0.0004 0.0103
## 1005 1005 0.1115 0.0000 0.0107 0.0093 0.0092 0.0001 0.0091
## 1006 1006 0.2049 0.0000 0.0131 0.0044 0.0041 0.0004 0.0041
## 1007 1007 -0.4010 0.0001 -0.0261 0.0056 0.0042 0.0014 0.0042
## 1008 1008 0.1505 0.0000 0.0127 0.0073 0.0071 0.0002 0.0071
## 1009 1009 -0.0532 0.0000 -0.0034 0.0041 0.0041 0.0000 0.0041
## 1010 1010 -0.5788 0.0001 -0.0387 0.0073 0.0045 0.0028 0.0045
## 1011 1011 0.0893 0.0000 0.0060 0.0045 0.0045 0.0001 0.0045
## 1012 1012 0.0681 0.0000 0.0043 0.0041 0.0041 0.0000 0.0041
## 1013 1013 -0.5637 0.0002 -0.0498 0.0105 0.0078 0.0027 0.0077
## 1014 1014 -1.5185 0.0021 -0.1458 0.0288 0.0092 0.0196 0.0091
## 1015 1015 0.6579 0.0003 0.0590 0.0117 0.0080 0.0037 0.0080
## 1016 1016 0.0470 0.0000 0.0039 0.0071 0.0071 0.0000 0.0070
## 1017 1017 0.1113 0.0000 0.0087 0.0063 0.0062 0.0001 0.0061
## 1018 1018 0.2980 0.0000 0.0198 0.0052 0.0044 0.0008 0.0044
## 1019 1019 -0.3663 0.0001 -0.0235 0.0053 0.0041 0.0011 0.0041
## 1020 1020 0.9571 0.0004 0.0634 0.0122 0.0044 0.0078 0.0044
## 1021 1021 -0.6398 0.0002 -0.0407 0.0075 0.0041 0.0035 0.0040
## 1022 1022 0.0807 0.0000 0.0052 0.0042 0.0041 0.0001 0.0041
## 1023 1023 -1.4666 0.0013 -0.1157 0.0245 0.0062 0.0183 0.0062
## 1024 1024 -0.0804 0.0000 -0.0067 0.0070 0.0069 0.0001 0.0069
## 1025 1025 0.2073 0.0000 0.0176 0.0076 0.0072 0.0004 0.0072
## 1026 1026 -0.4228 0.0001 -0.0341 0.0080 0.0065 0.0015 0.0065
## 1027 1027 0.3392 0.0001 0.0289 0.0082 0.0072 0.0010 0.0072
## 1028 1028 0.2939 0.0001 0.0301 0.0112 0.0105 0.0007 0.0104
## 1029 1029 -0.4967 0.0001 -0.0332 0.0066 0.0045 0.0021 0.0045
## 1030 1030 -0.1989 0.0000 -0.0133 0.0048 0.0045 0.0003 0.0045
## 1031 1031 -1.7909 0.0021 -0.1465 0.0339 0.0067 0.0272 0.0067
## 1032 1032 0.7193 0.0002 0.0481 0.0089 0.0045 0.0044 0.0045
## 1033 1033 0.3091 0.0000 0.0202 0.0051 0.0043 0.0008 0.0043
## 1034 1034 0.2674 0.0000 0.0207 0.0066 0.0060 0.0006 0.0060
## 1035 1035 0.3128 0.0000 0.0214 0.0055 0.0047 0.0008 0.0046
## 1036 1036 0.2387 0.0000 0.0188 0.0067 0.0062 0.0005 0.0062
## 1037 1037 0.1555 0.0000 0.0105 0.0048 0.0046 0.0002 0.0045
## 1038 1038 0.2400 0.0000 0.0153 0.0046 0.0041 0.0005 0.0041
## 1039 1039 -0.2475 0.0000 -0.0159 0.0047 0.0041 0.0005 0.0041
## 1040 1040 0.1958 0.0000 0.0125 0.0044 0.0041 0.0003 0.0040
## 1041 1041 0.3201 0.0001 0.0233 0.0062 0.0053 0.0009 0.0053
## 1042 1042 -0.6000 0.0002 -0.0408 0.0077 0.0046 0.0031 0.0046
## 1043 1043 0.3832 0.0001 0.0256 0.0057 0.0045 0.0012 0.0045
## 1044 1044 -0.7846 0.0003 -0.0512 0.0095 0.0043 0.0052 0.0042
## 1045 1045 0.4659 0.0001 0.0299 0.0060 0.0041 0.0018 0.0041
## 1046 1046 -1.4302 0.0013 -0.1128 0.0236 0.0062 0.0174 0.0062
## 1047 1047 -0.4564 0.0001 -0.0306 0.0063 0.0045 0.0018 0.0045
## 1048 1048 0.2579 0.0000 0.0169 0.0048 0.0043 0.0006 0.0043
## 1049 1049 -1.6455 0.0017 -0.1300 0.0292 0.0062 0.0230 0.0062
## 1050 1050 -0.0264 0.0000 -0.0022 0.0072 0.0072 0.0000 0.0071
## 1051 1051 0.7632 0.0003 0.0510 0.0094 0.0045 0.0049 0.0045
## 1052 1052 0.4271 0.0001 0.0286 0.0060 0.0045 0.0015 0.0045
## 1053 1053 0.3446 0.0001 0.0290 0.0081 0.0071 0.0010 0.0070
## 1054 1054 0.2344 0.0000 0.0155 0.0049 0.0044 0.0005 0.0044
## 1055 1055 0.2493 0.0000 0.0213 0.0078 0.0073 0.0005 0.0072
## 1056 1056 -0.1431 0.0000 -0.0116 0.0067 0.0065 0.0002 0.0065
## 1057 1057 0.0261 0.0000 0.0018 0.0046 0.0046 0.0000 0.0046
## 1058 1058 -0.1924 0.0000 -0.0159 0.0072 0.0068 0.0003 0.0068
## 1059 1059 0.1706 0.0000 0.0156 0.0086 0.0083 0.0002 0.0083
## 1060 1060 -0.1042 0.0000 -0.0118 0.0129 0.0128 0.0001 0.0127
## 1061 1061 -0.3118 0.0001 -0.0258 0.0077 0.0069 0.0008 0.0068
## 1062 1062 -0.1967 0.0000 -0.0128 0.0046 0.0043 0.0003 0.0042
## 1063 1063 0.0354 0.0000 0.0023 0.0042 0.0042 0.0000 0.0042
## 1064 1064 0.0447 0.0000 0.0029 0.0043 0.0043 0.0000 0.0043
## 1065 1065 -0.1653 0.0000 -0.0109 0.0046 0.0043 0.0002 0.0043
## 1066 1066 -0.2861 0.0001 -0.0242 0.0078 0.0071 0.0007 0.0071
## 1067 1067 0.5284 0.0001 0.0339 0.0065 0.0041 0.0024 0.0041
## 1068 1068 0.2956 0.0000 0.0202 0.0054 0.0047 0.0007 0.0046
## 1069 1069 0.3290 0.0000 0.0210 0.0050 0.0041 0.0009 0.0041
## 1070 1070 -0.2254 0.0000 -0.0180 0.0068 0.0064 0.0004 0.0063
## 1071 1071 -0.1785 0.0000 -0.0148 0.0071 0.0068 0.0003 0.0068
## 1072 1072 -0.2386 0.0001 -0.0225 0.0094 0.0089 0.0005 0.0088
## 1073 1073 -0.2523 0.0000 -0.0202 0.0070 0.0064 0.0005 0.0064
## 1074 1074 0.4929 0.0001 0.0371 0.0077 0.0057 0.0021 0.0056
## 1075 1075 0.2180 0.0000 0.0191 0.0081 0.0077 0.0004 0.0076
## 1076 1076 0.3055 0.0000 0.0196 0.0049 0.0041 0.0008 0.0041
## 1077 1077 0.2180 0.0000 0.0191 0.0081 0.0077 0.0004 0.0076
## 1078 1078 -0.3535 0.0001 -0.0330 0.0098 0.0087 0.0011 0.0087
## 1079 1079 0.0447 0.0000 0.0029 0.0043 0.0043 0.0000 0.0043
## 1080 1080 -0.5861 0.0003 -0.0510 0.0105 0.0076 0.0029 0.0075
## 1081 1081 -0.0877 0.0000 -0.0085 0.0094 0.0093 0.0001 0.0092
## 1082 1082 -0.1697 0.0000 -0.0151 0.0082 0.0079 0.0002 0.0079
## 1083 1083 -0.2174 0.0000 -0.0174 0.0068 0.0064 0.0004 0.0063
## 1084 1084 0.3534 0.0001 0.0297 0.0081 0.0071 0.0011 0.0070
## 1085 1085 -0.2482 0.0000 -0.0203 0.0072 0.0067 0.0005 0.0066
## 1086 1086 -1.1197 0.0007 -0.0858 0.0165 0.0059 0.0106 0.0058
## 1087 1087 -0.4174 0.0001 -0.0370 0.0093 0.0079 0.0015 0.0078
## 1088 1088 0.5617 0.0002 0.0473 0.0098 0.0071 0.0027 0.0070
## 1089 1089 0.3160 0.0001 0.0300 0.0099 0.0090 0.0008 0.0089
## 1090 1090 0.2241 0.0000 0.0189 0.0075 0.0071 0.0004 0.0070
## 1091 1091 -1.1880 0.0010 -0.1002 0.0191 0.0071 0.0120 0.0071
## 1092 1092 0.7956 0.0005 0.0713 0.0134 0.0080 0.0054 0.0080
## 1093 1093 -0.5745 0.0001 -0.0366 0.0069 0.0041 0.0028 0.0040
## 1094 1094 0.7173 0.0002 0.0488 0.0090 0.0046 0.0044 0.0046
## 1095 1095 -0.6975 0.0003 -0.0548 0.0103 0.0062 0.0041 0.0061
## 1096 1096 -0.7499 0.0002 -0.0490 0.0090 0.0043 0.0048 0.0043
## 1097 1097 0.0496 0.0000 0.0039 0.0062 0.0062 0.0000 0.0061
## 1098 1098 -0.2153 0.0000 -0.0196 0.0087 0.0083 0.0004 0.0082
## 1099 1099 0.0953 0.0000 0.0072 0.0058 0.0057 0.0001 0.0057
## 1100 1100 0.6079 0.0005 0.0702 0.0165 0.0133 0.0031 0.0132
## 1101 1101 0.1142 0.0000 0.0088 0.0060 0.0059 0.0001 0.0058
## 1102 1102 -0.2327 0.0000 -0.0194 0.0074 0.0069 0.0005 0.0069
## 1103 1103 0.2862 0.0000 0.0182 0.0047 0.0041 0.0007 0.0040
## 1104 1104 1.5609 0.0039 0.1985 0.0368 0.0162 0.0207 0.0159
## 1105 1105 -0.6300 0.0002 -0.0410 0.0076 0.0042 0.0034 0.0042
## 1106 1106 0.1007 0.0000 0.0068 0.0046 0.0045 0.0001 0.0045
## 1107 1107 0.1985 0.0000 0.0129 0.0045 0.0042 0.0003 0.0042
## 1108 1108 -1.8199 0.0023 -0.1513 0.0350 0.0069 0.0281 0.0069
## 1109 1109 0.1898 0.0000 0.0127 0.0048 0.0044 0.0003 0.0044
## 1110 1110 -0.0809 0.0000 -0.0054 0.0044 0.0044 0.0001 0.0044
## 1111 1111 -0.4716 0.0001 -0.0371 0.0081 0.0062 0.0019 0.0061
## 1112 1112 -0.1123 0.0000 -0.0077 0.0048 0.0047 0.0001 0.0047
## 1113 1113 0.3152 0.0000 0.0222 0.0058 0.0050 0.0008 0.0049
## 1114 1114 0.0791 0.0000 0.0051 0.0042 0.0042 0.0001 0.0042
## 1115 1115 0.4749 0.0001 0.0373 0.0081 0.0062 0.0019 0.0061
## 1116 1116 -1.4982 0.0014 -0.1189 0.0254 0.0063 0.0191 0.0063
## 1117 1117 -0.9302 0.0007 -0.0856 0.0158 0.0085 0.0073 0.0084
## 1118 1118 0.1006 0.0000 0.0079 0.0063 0.0062 0.0001 0.0061
## 1119 1119 0.1443 0.0000 0.0097 0.0047 0.0045 0.0002 0.0045
## 1120 1120 0.1030 0.0000 0.0081 0.0063 0.0062 0.0001 0.0062
## 1121 1121 0.8094 0.0003 0.0578 0.0107 0.0051 0.0056 0.0051
## 1122 1122 -0.3155 0.0001 -0.0308 0.0103 0.0095 0.0008 0.0094
## 1123 1123 0.0976 0.0000 0.0063 0.0042 0.0041 0.0001 0.0041
## 1124 1124 0.4220 0.0001 0.0291 0.0063 0.0048 0.0015 0.0047
## 1125 1125 -0.0635 0.0000 -0.0050 0.0063 0.0062 0.0000 0.0062
## 1126 1126 0.7149 0.0004 0.0624 0.0120 0.0076 0.0043 0.0076
## 1127 1127 -0.2454 0.0001 -0.0228 0.0092 0.0086 0.0005 0.0086
## 1128 1128 0.0440 0.0000 0.0030 0.0047 0.0047 0.0000 0.0047
## 1129 1129 0.2527 0.0000 0.0181 0.0057 0.0051 0.0005 0.0051
## 1130 1130 -0.2969 0.0000 -0.0190 0.0048 0.0041 0.0007 0.0041
## 1131 1131 -0.6056 0.0002 -0.0393 0.0073 0.0042 0.0031 0.0042
## 1132 1132 0.1645 0.0000 0.0125 0.0060 0.0058 0.0002 0.0058
## 1133 1133 -0.1109 0.0000 -0.0085 0.0060 0.0059 0.0001 0.0058
## 1134 1134 0.0248 0.0000 0.0020 0.0062 0.0062 0.0000 0.0062
## 1135 1135 0.4194 0.0001 0.0268 0.0056 0.0041 0.0015 0.0041
## 1136 1136 0.5493 0.0001 0.0367 0.0070 0.0045 0.0026 0.0045
## 1137 1137 0.3184 0.0001 0.0224 0.0058 0.0050 0.0009 0.0049
## 1138 1138 -0.2447 0.0000 -0.0192 0.0067 0.0062 0.0005 0.0061
## 1139 1139 -0.1414 0.0000 -0.0112 0.0064 0.0062 0.0002 0.0062
## 1140 1140 -1.4146 0.0046 -0.2137 0.0398 0.0228 0.0170 0.0223
## 1141 1141 0.3384 0.0001 0.0234 0.0058 0.0048 0.0010 0.0048
## 1142 1142 0.3356 0.0000 0.0218 0.0052 0.0042 0.0010 0.0042
## 1143 1143 -1.1409 0.0005 -0.0737 0.0152 0.0042 0.0110 0.0042
## 1144 1144 -0.2153 0.0000 -0.0174 0.0069 0.0065 0.0004 0.0065
## 1145 1145 0.0821 0.0000 0.0060 0.0055 0.0054 0.0001 0.0054
## 1146 1146 0.3199 0.0000 0.0214 0.0053 0.0045 0.0009 0.0045
## 1147 1147 -1.2495 0.0007 -0.0836 0.0177 0.0045 0.0133 0.0045
## 1148 1148 -0.3320 0.0001 -0.0227 0.0056 0.0047 0.0009 0.0047
## 1149 1149 0.2022 0.0000 0.0141 0.0052 0.0048 0.0003 0.0048
## 1150 1150 0.1288 0.0000 0.0082 0.0042 0.0041 0.0001 0.0041
## 1151 1151 -0.5807 0.0002 -0.0388 0.0073 0.0045 0.0029 0.0045
## 1152 1152 0.7905 0.0005 0.0682 0.0127 0.0074 0.0053 0.0074
## 1153 1153 -0.1855 0.0000 -0.0148 0.0067 0.0064 0.0003 0.0064
## 1154 1154 1.4079 0.0052 0.2281 0.0431 0.0262 0.0168 0.0256
## 1155 1155 0.4339 0.0002 0.0469 0.0133 0.0117 0.0016 0.0116
## 1156 1156 0.2378 0.0000 0.0182 0.0063 0.0058 0.0005 0.0058
## 1157 1157 0.2266 0.0000 0.0176 0.0064 0.0060 0.0004 0.0060
## 1158 1158 1.2515 0.0014 0.1193 0.0224 0.0091 0.0133 0.0090
## 1159 1159 0.1639 0.0000 0.0122 0.0058 0.0055 0.0002 0.0055
## 1160 1160 -0.8072 0.0017 -0.1323 0.0324 0.0268 0.0055 0.0261
## 1161 1161 -1.1443 0.0009 -0.0955 0.0181 0.0070 0.0111 0.0069
## 1162 1162 0.0906 0.0000 0.0076 0.0071 0.0070 0.0001 0.0070
## 1163 1163 -0.8353 0.0005 -0.0710 0.0132 0.0072 0.0059 0.0072
## 1164 1164 -0.2183 0.0000 -0.0165 0.0061 0.0057 0.0004 0.0057
## 1165 1165 2.1286 0.0025 0.1575 0.0439 0.0055 0.0385 0.0054
## 1166 1166 2.0333 0.0023 0.1527 0.0407 0.0056 0.0351 0.0056
## 1167 1167 1.9579 0.0022 0.1498 0.0384 0.0059 0.0325 0.0058
## 1168 1168 2.2814 0.0029 0.1720 0.0499 0.0057 0.0442 0.0057
## 1169 1169 0.0204 0.0000 0.0020 0.0097 0.0097 0.0000 0.0096
## 1170 1170 1.4998 0.0025 0.1572 0.0301 0.0110 0.0191 0.0109
## 1171 1171 0.1155 0.0000 0.0111 0.0093 0.0092 0.0001 0.0091
## 1172 1172 0.1016 0.0000 0.0098 0.0094 0.0094 0.0001 0.0093
## 1173 1173 -0.6060 0.0002 -0.0457 0.0088 0.0057 0.0031 0.0057
## 1174 1174 1.6351 0.0016 0.1276 0.0288 0.0061 0.0227 0.0061
## 1175 1175 1.5014 0.0013 0.1144 0.0249 0.0058 0.0191 0.0058
## 1176 1176 2.0555 0.0024 0.1566 0.0417 0.0058 0.0359 0.0058
## 1177 1177 -0.1156 0.0000 -0.0090 0.0061 0.0060 0.0001 0.0060
## 1178 1178 2.0114 0.0023 0.1506 0.0399 0.0056 0.0343 0.0056
## 1179 1179 -0.2266 0.0000 -0.0179 0.0067 0.0062 0.0004 0.0062
## 1180 1180 0.3456 0.0001 0.0290 0.0081 0.0071 0.0010 0.0070
## 1181 1181 0.2140 0.0000 0.0168 0.0066 0.0062 0.0004 0.0062
## 1182 1182 0.4094 0.0001 0.0326 0.0078 0.0063 0.0014 0.0063
## 1183 1183 0.5849 0.0001 0.0377 0.0071 0.0042 0.0029 0.0041
## 1184 1184 0.7131 0.0003 0.0522 0.0097 0.0054 0.0043 0.0053
## 1185 1185 0.7527 0.0004 0.0647 0.0122 0.0074 0.0048 0.0073
## 1186 1186 0.6048 0.0002 0.0393 0.0073 0.0042 0.0031 0.0042
## 1187 1187 0.4832 0.0002 0.0388 0.0084 0.0064 0.0020 0.0064
## 1188 1188 1.0378 0.0007 0.0818 0.0154 0.0062 0.0091 0.0062
## 1189 1189 0.8158 0.0003 0.0521 0.0097 0.0041 0.0056 0.0041Pencilan atau Outlier
## [1] 2 18 152 222 253 260 297 472 473 475 486 487 489 490 492
## [16] 506 543 550 591 606 633 643 684 685 686 688 689 690 692 693
## [31] 694 695 698 699 701 754 802 810 812 819 823 923 924 1165 1166
## [46] 1168 1176 1178Berdasarkan hasil tersebut, terdapat sebanyak 48 pencilan dalam model regresi di atas
Titik Leverage
titik_leverage <- vector("list", dim(hasil)[1])
for (i in 1:dim(hasil)[1]) {
cutoff <- 2 * 6 / 1189
titik_leverage[[i]] <- which(hii > cutoff)
}
leverages <- unlist(titik_leverage)
titik_leverage <- sort(unique(leverages))
titik_leverage## [1] 3 9 10 15 109 119 133 226 235 237 254 257 263 264 266
## [16] 277 281 292 294 295 312 317 325 372 387 469 471 474 486 489
## [31] 490 506 512 516 518 530 535 550 551 615 625 633 644 649 683
## [46] 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698
## [61] 699 700 701 702 715 761 771 781 782 812 818 825 829 854 856
## [76] 859 860 873 876 878 883 885 886 917 923 924 955 1004 1028 1060
## [91] 1100 1104 1140 1154 1155 1160 1170Berdasarkan hasil tersebut terdapat 97 titik leverage dalam model regresi tersebut
Amatan Berpengaruh
amatan_berpengaruh <- vector("list", dim(hasil)[1])
for (i in 1:dim(hasil)[1]) {
cutoff <- 2 * sqrt((6 / 1189))
amatan_berpengaruh[[i]] <- which(abs(DFFITSi) > cutoff)
}
berpengaruh <- unlist(amatan_berpengaruh)
amatan_berpengaruh <- sort(unique(berpengaruh))
amatan_berpengaruh## [1] 2 3 9 15 18 67 133 152 222 235 237 253 257 260 266
## [16] 281 294 295 297 312 317 372 387 469 471 472 473 474 475 486
## [31] 487 489 490 492 506 512 516 518 529 530 535 543 550 551 591
## [46] 606 625 633 649 683 684 685 686 688 689 690 691 692 693 694
## [61] 695 696 697 698 699 701 702 715 754 764 781 782 802 810 812
## [76] 819 823 825 923 924 1014 1031 1104 1108 1140 1154 1165 1166 1167 1168
## [91] 1170 1176 1178Dari 48 Pencilan dan 97 Titik Leverage, terdapat 93 amatan berpengaruh yang terdiri dari pencilan dan titik leverage.
## Pembersihan OutliersPenanganan Pencilan dan Leverage dengan Menghapus Pencilan
# Definisikan baris yang termasuk dalam masing-masing kategori
pencilan <- c(2, 18, 152, 222, 253, 260, 297, 472, 473, 475, 486, 487, 489, 490, 492, 506, 543, 550, 591, 606, 633, 643, 684, 685, 686, 688, 689, 690, 692, 693, 694, 695, 698, 699, 701, 754, 802, 810, 812, 819, 823, 923, 924, 1165, 1166, 1168, 1176, 1178)
leverage <- c(3, 9, 10, 15, 109, 119, 133, 226, 235, 237, 254, 257, 263, 264, 266, 277, 281, 292, 294, 295, 312, 317, 325, 372, 387, 469, 471, 474, 486, 489, 490, 506, 512, 516, 518, 530, 535, 550, 551, 615, 625, 633, 644, 649, 683, 684, 685, 686, 687, 688, 689, 690, 691, 692, 693, 694, 695, 696, 697, 698, 699, 700, 701, 702, 715, 761, 771, 781, 782, 812, 818, 825, 829, 854, 856, 859, 860, 873, 876, 878, 883, 885, 886, 917, 923, 924, 955, 1004, 1028, 1060, 1100, 1104, 1140, 1154, 1155, 1160, 1170)
amatan_berpengaruh <- c(2, 3, 9, 15, 18, 67, 133, 152, 222, 235, 237, 253, 257, 260, 266, 281, 294, 295, 297, 312, 317, 372, 387, 469, 471, 472, 473, 474, 475, 486, 487, 489, 490, 492, 506, 512, 516, 518, 529, 530, 535, 543, 550, 551, 591, 606, 625, 633, 649, 683, 684, 685, 686, 688, 689, 690, 691, 692, 693, 694, 695, 696, 697, 698, 699, 701, 702, 715, 754, 764, 781, 782, 802, 810, 812, 819, 823, 825, 923, 924, 1014, 1031, 1104, 1108, 1140, 1154, 1165, 1166, 1167, 1168, 1170, 1176, 1178)
# Gabungkan baris yang termasuk pencilan atau leverage
pencilan_leverage <- union(pencilan, leverage)
# Baris yang termasuk pencilan atau leverage, namun bukan amatan berpengaruh
hasil <- setdiff(pencilan_leverage, amatan_berpengaruh)
# Tampilkan hasil
hasil## [1] 643 10 109 119 226 254 263 264 277 292 325 615 644 687 700
## [16] 761 771 818 829 854 856 859 860 873 876 878 883 885 886 917
## [31] 955 1004 1028 1060 1100 1155 1160Hapus Pencilan dan Leverage yang bukan amatan berpengaruh
regresi4 <- regresi3[-c(643,10,109,119,226,254,263,264,277,292,325,615,644,687,700,761,771,818,829,854,856,859,860,873,876,878,883,885,886,917,955,1004,1028,1060,1100,1155,1160),]
str(regresi4)## tibble [1,152 × 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ harga_mobil : num [1:1152] 2.36e+08 3.78e+08 4.76e+08 1.48e+08 2.27e+08 ...
## $ Kilometer : num [1:1152] 17000 50000 10000 100000 20000 ...
## $ Kapasitas_mesin : Factor w/ 5 levels "1501-2000 cc",..: 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ...
## $ Transmisi : Factor w/ 2 levels "otomatis","Manual": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ kategori_pemakaian: Factor w/ 2 levels "Umur Mobil kurang dari 5 tahun",..: 1 2 1 2 1 1 2 1 1 2 ...
## $ kategori_lokasi : Factor w/ 2 levels "Jabodetabek",..: 1 1 1 2 2 2 2 1 1 2 ...
## $ kategori_merek : Factor w/ 2 levels "Sepuluh Mobil Terlaris",..: 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 ...
## - attr(*, "na.action")= 'omit' Named int [1:3] 996 1007 1018
## ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "996" "1007" "1018"Model Awal Setelah Penanganan Pencilan
model2 <- lm(harga_mobil ~ Kilometer+ Kapasitas_mesin + Transmisi + kategori_pemakaian +kategori_lokasi + kategori_merek , data= regresi4)
summary(model2)##
## Call:
## lm(formula = harga_mobil ~ Kilometer + Kapasitas_mesin + Transmisi +
## kategori_pemakaian + kategori_lokasi + kategori_merek, data = regresi4)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -552872478 -52398466 -11842524 31124898 943029410
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value
## (Intercept) 3.748e+08 9.153e+06 40.943
## Kilometer -6.043e+02 8.389e+01 -7.204
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc -7.057e+07 7.336e+06 -9.621
## Kapasitas_mesin2001-3000cc 5.733e+08 3.430e+07 16.714
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc 3.588e+08 3.841e+07 9.341
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc -1.655e+08 8.623e+06 -19.192
## TransmisiManual -4.845e+07 7.552e+06 -6.416
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun -4.385e+07 7.480e+06 -5.863
## kategori_lokasiLuar Jabodetabek 9.522e+06 7.041e+06 1.352
## kategori_merekMerek Mobil dibawah Top 10 Terlaris 8.836e+07 1.738e+07 5.083
## Pr(>|t|)
## (Intercept) < 2e-16 ***
## Kilometer 1.06e-12 ***
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc < 2e-16 ***
## Kapasitas_mesin2001-3000cc < 2e-16 ***
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc < 2e-16 ***
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc < 2e-16 ***
## TransmisiManual 2.04e-10 ***
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun 5.95e-09 ***
## kategori_lokasiLuar Jabodetabek 0.177
## kategori_merekMerek Mobil dibawah Top 10 Terlaris 4.33e-07 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.06e+08 on 1142 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.4935, Adjusted R-squared: 0.4895
## F-statistic: 123.6 on 9 and 1142 DF, p-value: < 2.2e-16Multikolinearitas
## GVIF Df GVIF^(1/(2*Df))
## Kilometer 1.250761 1 1.118374
## Kapasitas_mesin 1.190486 4 1.022035
## Transmisi 1.168306 1 1.080882
## kategori_pemakaian 1.264406 1 1.124458
## kategori_lokasi 1.103198 1 1.050332
## kategori_merek 1.063217 1 1.031124Seleksi Peubah
null<-lm(harga_mobil~ 1, data=regresi4) # 1 here means the intercept
full<-lm(harga_mobil~., data=regresi4)Backward Selection
##
## Call:
## lm(formula = harga_mobil ~ Kilometer + Kapasitas_mesin + Transmisi +
## kategori_pemakaian + kategori_merek, data = regresi4)
##
## Coefficients:
## (Intercept)
## 3.797e+08
## Kilometer
## -6.036e+02
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc
## -6.975e+07
## Kapasitas_mesin2001-3000cc
## 5.721e+08
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc
## 3.551e+08
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc
## -1.645e+08
## TransmisiManual
## -4.574e+07
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun
## -4.337e+07
## kategori_merekMerek Mobil dibawah Top 10 Terlaris
## 8.716e+07Forward Selection
##
## Call:
## lm(formula = harga_mobil ~ Kapasitas_mesin + Kilometer + Transmisi +
## kategori_pemakaian + kategori_merek, data = regresi4)
##
## Coefficients:
## (Intercept)
## 3.797e+08
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc
## -6.975e+07
## Kapasitas_mesin2001-3000cc
## 5.721e+08
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc
## 3.551e+08
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc
## -1.645e+08
## Kilometer
## -6.036e+02
## TransmisiManual
## -4.574e+07
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun
## -4.337e+07
## kategori_merekMerek Mobil dibawah Top 10 Terlaris
## 8.716e+07Stepwise Selection
##
## Call:
## lm(formula = harga_mobil ~ Kapasitas_mesin + Kilometer + Transmisi +
## kategori_pemakaian + kategori_merek, data = regresi4)
##
## Coefficients:
## (Intercept)
## 3.797e+08
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc
## -6.975e+07
## Kapasitas_mesin2001-3000cc
## 5.721e+08
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc
## 3.551e+08
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc
## -1.645e+08
## Kilometer
## -6.036e+02
## TransmisiManual
## -4.574e+07
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun
## -4.337e+07
## kategori_merekMerek Mobil dibawah Top 10 Terlaris
## 8.716e+07Hasil Seleksi peubah dengan metode Stepwise, backward, dan forward memiliki model yang sama. Pada hasil seleksi peubah ini peubah kategori lokasi tidak masuk ke dalam model regresi
Model Hasil Seleksi peubah
model3 <- lm(formula = harga_mobil ~ Kapasitas_mesin + Kilometer + Transmisi +
kategori_pemakaian + kategori_merek, data = regresi4)
summary(model3)##
## Call:
## lm(formula = harga_mobil ~ Kapasitas_mesin + Kilometer + Transmisi +
## kategori_pemakaian + kategori_merek, data = regresi4)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -557196714 -51614623 -11750400 31349807 934548139
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value
## (Intercept) 3.797e+08 8.394e+06 45.238
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc -6.975e+07 7.313e+06 -9.538
## Kapasitas_mesin2001-3000cc 5.721e+08 3.430e+07 16.680
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc 3.551e+08 3.833e+07 9.265
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc -1.645e+08 8.595e+06 -19.140
## Kilometer -6.036e+02 8.392e+01 -7.193
## TransmisiManual -4.574e+07 7.284e+06 -6.280
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun -4.337e+07 7.474e+06 -5.803
## kategori_merekMerek Mobil dibawah Top 10 Terlaris 8.716e+07 1.737e+07 5.019
## Pr(>|t|)
## (Intercept) < 2e-16 ***
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc < 2e-16 ***
## Kapasitas_mesin2001-3000cc < 2e-16 ***
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc < 2e-16 ***
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc < 2e-16 ***
## Kilometer 1.14e-12 ***
## TransmisiManual 4.79e-10 ***
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun 8.42e-09 ***
## kategori_merekMerek Mobil dibawah Top 10 Terlaris 6.02e-07 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.06e+08 on 1143 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.4927, Adjusted R-squared: 0.4891
## F-statistic: 138.7 on 8 and 1143 DF, p-value: < 2.2e-16modelbest <- lm(harga_mobil ~ Kilometer+ Kapasitas_mesin + Transmisi + kategori_pemakaian +kategori_lokasi + kategori_merek , data= regresi4)
ols_step_best_subset(modelbest)## Best Subsets Regression
## ----------------------------------------------------------------------------------------------------
## Model Index Predictors
## ----------------------------------------------------------------------------------------------------
## 1 Kapasitas_mesin
## 2 Kilometer Kapasitas_mesin
## 3 Kilometer Kapasitas_mesin Transmisi
## 4 Kilometer Kapasitas_mesin Transmisi kategori_pemakaian
## 5 Kilometer Kapasitas_mesin Transmisi kategori_pemakaian kategori_merek
## 6 Kilometer Kapasitas_mesin Transmisi kategori_pemakaian kategori_lokasi kategori_merek
## ----------------------------------------------------------------------------------------------------
##
## Subsets Regression Summary
## ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
## Adj. Pred
## Model R-Square R-Square R-Square C(p) AIC SBIC SBC MSEP FPE HSP APC
## ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
## 1 0.3890 0.3868 0.3459 235.6101 46062.9059 42786.9628 46093.2014 1.550757e+19 1.352007e+16 1.174643e+13 0.6132
## 2 0.4442 0.4418 0.4013 113.0227 45955.7061 42679.9750 45991.0509 1.411739e+19 1.231875e+16 1.070275e+13 0.5587
## 3 0.4663 0.4635 0.4229 65.3000 45911.0605 42635.4814 45951.4546 1.3569e+19 1.18505e+16 1.029598e+13 0.5374
## 4 0.4815 0.4783 0.4397 33.0369 45879.7820 42604.4015 45925.2253 1.319414e+19 1.15331e+16 1.002029e+13 0.5230
## 5 0.4927 0.4891 0.4511 9.8290 45856.6698 42581.5210 45907.1623 1.292091e+19 1.130404e+16 9.821373e+12 0.5126
## 6 0.4935 0.4895 0.4508 10.0000 45856.8263 42581.7143 45912.3681 1.291153e+19 1.13056e+16 9.822834e+12 0.5127
## ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
## AIC: Akaike Information Criteria
## SBIC: Sawa's Bayesian Information Criteria
## SBC: Schwarz Bayesian Criteria
## MSEP: Estimated error of prediction, assuming multivariate normality
## FPE: Final Prediction Error
## HSP: Hocking's Sp
## APC: Amemiya Prediction CriteriaPerbandingan AIC,BIC, dan Adj Model Sebelum Seleksi vs Sesudah Seleksi
hasil <- data.frame(
Model = c("Model Sebelum Seleksi", "Model Sesudah Seleksi"),
Adj_R_Squared = c(summary(model2)$adj.r.squared,
summary(model3)$adj.r.squared),
AIC = c(ols_aic(model2),
ols_aic(model3)),
BIC = c(BIC(model2),
BIC(model3))
)
hasil## Model Adj_R_Squared AIC BIC
## 1 Model Sebelum Seleksi 0.4894839 45856.83 45912.37
## 2 Model Sesudah Seleksi 0.4891136 45856.67 45907.16Berdasarkan hasil tersebut, model sesudah seleksi memiliki nilai AIC dan BIC yang lebih kecil dari model sebelum seleksi sehingga Model Sesudah seleksi variabel lebih baik dan walaupun nilai Adjusted R Square nya lebih rendah.
Uji Asumsi OLS
Plot Model Asumsi
Q-Q Plot
## Plot Sisaan Vs Urutan
plot(x = 1:dim(regresi4)[1],
y = model3$residuals,
type = 'b',
ylab = "Residuals",
xlab = "Observation")
1. Nilai Harapan Sisaan sama dengan Nol
H0: Nilai harapan sisaan sama dengan nol H1: Nilai harapan sisaan tidak sama dengan nol
##
## One Sample t-test
##
## data: model3$residuals
## t = -1.6422e-16, df = 1151, p-value = 1
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -6108760 6108760
## sample estimates:
## mean of x
## -5.112876e-10Uji t.tes tersebut menunjukkan hasil \[p-value >\ alpha = 0.05\] maka tak tolak H0. Artinya Nilai harapan sisaan sama dengan nol pada taraf nyata 5% (Asumsi terpenuhi).
2. Uji Normalitas
\(H_0 :\) sisaan menyebar Normal \(H_1 :\) sisaan tidak menyebar Normal
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: model3$residuals
## W = 0.84245, p-value < 2.2e-16Hasil uji normalitas sisaan dengan menggunakan shapiro.test menunjukkan hasil \[p-value <\ alpha = 0.05\] maka tolak H0. Artinya sisaan tidak menyebar normal pada taraf nyata 5% (Asumsi normalitas tidak terpenuhi).
3. Ragam Sisaan Homogen
\(H0:var[e]=sigma^2I\) (ragam sisaan
homogen)
\(H1:var[e] \neq sigma^2I\) (ragam
siaan tidak homogen)
##
## studentized Breusch-Pagan test
##
## data: model3
## BP = 274.54, df = 8, p-value < 2.2e-16Hasil uji homogenitas dengan menggunakan Breusch-Pagan test menunjukkan hasil \[p-value <\ alpha = 0.05\] maka tolak H0. Artinya ragam sisaan homogen pada taraf nyata 5% (Asumsi homogenitas ragam tidak terpenuhi).
4. Uji Autokorelasi
\(H0:E[ei,ej]=0\) (sisaan saling
bebas/tidak ada autokorelasi)
\(H1:E[ei,ej] \neq 0\) (sisaan tidak
saling bebas/ada autokorelasi)
##
## Breusch-Godfrey test for serial correlation of order up to 1
##
## data: model3
## LM test = 7.245, df = 1, p-value = 0.00711Hasil uji autokorelasi dengan menggunakan Breusch-Godfrey test menunjukkan hasil \[p-value <\ alpha = 0.05\] maka tolak H0. Artinya ragam sisaan homogen pada taraf nyata 5% (Asumsi homogenitas ragam tidak terpenuhi).
Penanganan Asumsi dengan WLS
weights=1/lm(abs(model3$residuals) ~ model3$fitted.values)$fitted.values^2
model4 <- lm(harga_mobil ~ Kilometer + Kapasitas_mesin + Transmisi + kategori_pemakaian+ kategori_merek , data = regresi4,weights = weights)
summary(model4)##
## Call:
## lm(formula = harga_mobil ~ Kilometer + Kapasitas_mesin + Transmisi +
## kategori_pemakaian + kategori_merek, data = regresi4, weights = weights)
##
## Weighted Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -6.815 -0.921 -0.233 0.549 31.850
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value
## (Intercept) 3.379e+08 9.056e+06 37.309
## Kilometer -2.082e+02 3.106e+01 -6.703
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc -6.291e+07 8.406e+06 -7.483
## Kapasitas_mesin2001-3000cc 5.595e+08 1.944e+08 2.878
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc 2.977e+08 1.600e+08 1.861
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc -1.501e+08 6.782e+06 -22.140
## TransmisiManual -1.899e+07 2.153e+06 -8.822
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun -4.489e+07 7.154e+06 -6.275
## kategori_merekMerek Mobil dibawah Top 10 Terlaris 4.917e+07 3.046e+07 1.614
## Pr(>|t|)
## (Intercept) < 2e-16 ***
## Kilometer 3.20e-11 ***
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc 1.44e-13 ***
## Kapasitas_mesin2001-3000cc 0.00407 **
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc 0.06300 .
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc < 2e-16 ***
## TransmisiManual < 2e-16 ***
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun 4.95e-10 ***
## kategori_merekMerek Mobil dibawah Top 10 Terlaris 0.10671
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.9 on 1143 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.5181, Adjusted R-squared: 0.5147
## F-statistic: 153.6 on 8 and 1143 DF, p-value: < 2.2e-16\[ \hat Y = 3.379\times 10^{8} -2.082\times 10^{2}X -6.291\times 10^{7}Ei_1 + 5.595\times 10^{8}Ei_2 -1.501\times 10^{8}Ei_3 +2.977\times 10^{8}Ei_4 -1.899\times 10^{7}T -4.489\times 10^{7}M + 4.917\times 10^{7}K \]
Keterangan
Harga Mobil = Y
Kilometer = X
Kapasitas Mesin = E
Transmisi = T Kategori Lama Pemakaian Mobil = M
Kategori Merek = K
dengan :
E (Peubah Referensi Kapasitas Mesin 1501-200cc) Ei1 =
Kapasitas Mesin 1001-1500 cc
Ei2 = Kapasitas Mesin 2001-3000cc
Ei3 = Kapasitas Mesin Dibawah 1000 cc
Ei4 = Kapasitas Mesin Diatas 3000 cc
T (Peubah Referensi Transmisi Otomatis
M (Peubah Referensinya lama pemakaian baru (kurang dari 5
tahun) K(Peubah Refrensinya Sepuluh Merek Mobil
Terlaris)
Uji Asumsi WLS
Plot Model Asumsi
Q-Q Plot
## Plot Sisaan Vs Urutan
plot(x = 1:dim(regresi4)[1],
y = model4$residuals,
type = 'b',
ylab = "Residuals",
xlab = "Observation")
1. Nilai Harapan Sisaan sama dengan Nol
H0: Nilai harapan sisaan sama dengan nol H1: Nilai harapan sisaan tidak sama dengan nol
##
## One Sample t-test
##
## data: model4$residuals
## t = 1.6916, df = 1151, p-value = 0.091
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -862343.7 11648693.8
## sample estimates:
## mean of x
## 5393175Uji t.tes tersebut menunjukkan hasil \[p-value >\ alpha = 0.05\] maka tak tolak H0. Artinya Nilai harapan sisaan sama dengan nol pada taraf nyata 5% (Asumsi terpenuhi).
2. Uji Normalitas
\(H_0 :\) sisaan menyebar Normal \(H_1 :\) sisaan tidak menyebar Normal
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: model4$residuals
## W = 0.80022, p-value < 2.2e-16Hasil uji normalitas sisaan dengan menggunakan shapiro.test menunjukkan hasil \[p-value <\ alpha = 0.05\] maka tolak H0. Artinya sisaan tidak menyebar normal pada taraf nyata 5% (Asumsi normalitas tidak terpenuhi).
3. Ragam Sisaan Homogen
\(H0:var[e]=sigma^2I\) (ragam sisaan
homogen)
\(H1:var[e] \neq sigma^2I\) (ragam
siaan tidak homogen)
##
## studentized Breusch-Pagan test
##
## data: model4
## BP = 1.2155e-14, df = 8, p-value = 1Hasil uji homogenitas dengan menggunakan Breusch-Pagan test menunjukkan hasil \[p-value <\ alpha = 0.05\] maka tolak H0. Artinya ragam sisaan homogen pada taraf nyata 5% (Asumsi homogenitas ragam tidak terpenuhi).
4. Uji Autokorelasi
\(H0:E[ei,ej]=0\) (sisaan saling
bebas/tidak ada autokorelasi)
\(H1:E[ei,ej] \neq 0\) (sisaan tidak
saling bebas/ada autokorelasi)
##
## Breusch-Godfrey test for serial correlation of order up to 1
##
## data: model4
## LM test = 7.245, df = 1, p-value = 0.00711Hasil uji autokorelasi dengan menggunakan Breusch-Godfrey test menunjukkan hasil \[p-value <\ alpha = 0.05\] maka tolak H0. Artinya ragam sisaan homogen pada taraf nyata 5% (Asumsi homogenitas ragam tidak terpenuhi).
Model Akhir hasil WLS
Persamaan Model Akhir hasil WLS
model4 <- lm(harga_mobil ~ Kilometer + Kapasitas_mesin + Transmisi + kategori_pemakaian+ kategori_merek , data = regresi4,weights = weights)
summary(model4)##
## Call:
## lm(formula = harga_mobil ~ Kilometer + Kapasitas_mesin + Transmisi +
## kategori_pemakaian + kategori_merek, data = regresi4, weights = weights)
##
## Weighted Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -6.815 -0.921 -0.233 0.549 31.850
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value
## (Intercept) 3.379e+08 9.056e+06 37.309
## Kilometer -2.082e+02 3.106e+01 -6.703
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc -6.291e+07 8.406e+06 -7.483
## Kapasitas_mesin2001-3000cc 5.595e+08 1.944e+08 2.878
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc 2.977e+08 1.600e+08 1.861
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc -1.501e+08 6.782e+06 -22.140
## TransmisiManual -1.899e+07 2.153e+06 -8.822
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun -4.489e+07 7.154e+06 -6.275
## kategori_merekMerek Mobil dibawah Top 10 Terlaris 4.917e+07 3.046e+07 1.614
## Pr(>|t|)
## (Intercept) < 2e-16 ***
## Kilometer 3.20e-11 ***
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc 1.44e-13 ***
## Kapasitas_mesin2001-3000cc 0.00407 **
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc 0.06300 .
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc < 2e-16 ***
## TransmisiManual < 2e-16 ***
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun 4.95e-10 ***
## kategori_merekMerek Mobil dibawah Top 10 Terlaris 0.10671
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.9 on 1143 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.5181, Adjusted R-squared: 0.5147
## F-statistic: 153.6 on 8 and 1143 DF, p-value: < 2.2e-16\[ \hat Y = 3.379\times 10^{8} -2.082\times 10^{2}X -6.291\times 10^{7}Ei_1 + 5.595\times 10^{8}Ei_2 -1.501\times 10^{8}Ei_3 +2.977\times 10^{8}Ei_4 -1.899\times 10^{7}T -4.489\times 10^{7}M + 4.917\times 10^{7}K \]
Keterangan
Harga Mobil = Y
Kilometer = X
Kapasitas Mesin = E
Transmisi = T Kategori Lama Pemakaian Mobil = M
Kategori Merek = K
dengan :
E (Peubah Referensi Kapasitas Mesin 1501-200cc) Ei1 =
Kapasitas Mesin 1001-1500 cc
Ei2 = Kapasitas Mesin 2001-3000cc
Ei3 = Kapasitas Mesin Dibawah 1000 cc
Ei4 = Kapasitas Mesin Diatas 3000 cc
T (Peubah Referensi Transmisi Otomatis
M (Peubah Referensinya lama pemakaian baru (kurang dari 5
tahun) K(Peubah Refrensinya Sepuluh Merek Mobil
Terlaris)
Regresi Robust Estimasi GS
Seleksi Peubah
null<-lm(harga_mobil~ 1, data=regresi3) # 1 here means the intercept
full<-lm(harga_mobil~., data=regresi3)Backward Selection
##
## Call:
## lm(formula = harga_mobil ~ Kilometer + Kapasitas_mesin + Transmisi +
## kategori_pemakaian + kategori_merek, data = regresi3)
##
## Coefficients:
## (Intercept)
## 3.800e+08
## Kilometer
## -5.738e+02
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc
## -7.182e+07
## Kapasitas_mesin2001-3000cc
## 5.729e+08
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc
## 3.551e+08
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc
## -1.662e+08
## TransmisiManual
## -4.750e+07
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun
## -4.345e+07
## kategori_merekMerek Mobil dibawah Top 10 Terlaris
## 6.929e+07Forward Selection
##
## Call:
## lm(formula = harga_mobil ~ Kapasitas_mesin + Kilometer + Transmisi +
## kategori_pemakaian + kategori_merek, data = regresi3)
##
## Coefficients:
## (Intercept)
## 3.800e+08
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc
## -7.182e+07
## Kapasitas_mesin2001-3000cc
## 5.729e+08
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc
## 3.551e+08
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc
## -1.662e+08
## Kilometer
## -5.738e+02
## TransmisiManual
## -4.750e+07
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun
## -4.345e+07
## kategori_merekMerek Mobil dibawah Top 10 Terlaris
## 6.929e+07Stepwise Selection
##
## Call:
## lm(formula = harga_mobil ~ Kapasitas_mesin + Kilometer + Transmisi +
## kategori_pemakaian + kategori_merek, data = regresi3)
##
## Coefficients:
## (Intercept)
## 3.800e+08
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc
## -7.182e+07
## Kapasitas_mesin2001-3000cc
## 5.729e+08
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc
## 3.551e+08
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc
## -1.662e+08
## Kilometer
## -5.738e+02
## TransmisiManual
## -4.750e+07
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun
## -4.345e+07
## kategori_merekMerek Mobil dibawah Top 10 Terlaris
## 6.929e+07Hasil Seleksi peubah menunjukkan bahwa peubah kategori merek tidak masuk ke dalam model
# Inisialisasi
max_iter <- 1000 # batas iterasi
tol <- 1e-6 # toleransi untuk konvergensi
iter <- 1
converged <- FALSE
# Inisialisasi model pertama
modelGS <- lm(harga_mobil ~ Kilometer + Kapasitas_mesin + Transmisi + kategori_pemakaian + kategori_lokasi, data=regresi3)
# Simpan koefisien dan iterasi dalam data frame
coef_history <- data.frame(matrix(ncol = length(coef(modelGS)), nrow = 0))
colnames(coef_history) <- names(coef(modelGS))
while (iter <= max_iter && !converged) {
# Menghitung residual
res <- modelGS$residuals
# Menghitung selisih antar galat
a <- diff(res)
# Menghitung sigma_GS
sig_gs <- median(abs(a - median(a))) / 0.6745
# Menghitung ui
u <- res / sig_gs
# Pembobotan Tukey bisquare
c <- 0.9958
w <- ifelse(abs(u) <= c, (1 - (u / c)^2)^2, 0)
# Model regresi dengan pembobotan
modelGS_new <- lm(harga_mobil ~ Kilometer + Kapasitas_mesin + Transmisi + kategori_pemakaian + kategori_lokasi, data=regresi3, weights=w)
# Menyimpan koefisien ke dalam data frame
coef_history[iter, ] <- coef(modelGS_new)
# Mengecek konvergensi
if (max(abs(coef(modelGS_new) - coef(modelGS))) < tol) {
converged <- TRUE
cat("Konvergensi pada iterasi:", iter, "\n")
}
modelGS <- modelGS_new
iter <- iter + 1
}## Konvergensi pada iterasi: 482# Menampilkan koefisien parameter pada konvergensi
cat("Koefisien parameter pada iterasi konvergensi:\n")## Koefisien parameter pada iterasi konvergensi:## (Intercept)
## 3.293912e+08
## Kilometer
## -1.928404e+02
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc
## -1.216171e+08
## Kapasitas_mesin2001-3000cc
## 6.177768e+08
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc
## 3.997034e+08
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc
## -1.778849e+08
## TransmisiManual
## -2.597884e+07
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun
## -1.994519e+07
## kategori_lokasiLuar Jabodetabek
## 6.571884e+06##
## Tabel Koefisien dari setiap iterasi:## (Intercept) Kilometer Kapasitas_mesin1001-1500 cc
## 1 366012980 -513.9469 -82620461
## 2 354392598 -446.5905 -89571666
## 3 346958246 -394.8410 -93954713
## 4 342020653 -352.1975 -97391388
## 5 338884186 -318.8262 -100209028
## 6 336962858 -294.3594 -102481493
## 7 335735006 -275.6682 -104297309
## 8 334787772 -258.3426 -105855408
## 9 334047085 -243.4859 -107251371
## 10 333491278 -232.2752 -108395565
## 11 333084706 -224.3814 -109292863
## 12 332818607 -219.3660 -110110154
## 13 332637057 -216.1082 -110848134
## 14 332501042 -213.8343 -111515561
## 15 332388275 -212.1067 -112124833
## 16 332285564 -210.6674 -112682484
## 17 332188611 -209.4328 -113201644
## 18 332095381 -208.3623 -113691313
## 19 332000482 -207.3403 -114147299
## 20 331908697 -206.4581 -114581964
## 21 331817290 -205.6505 -114993613
## 22 331726196 -204.9081 -115383398
## 23 331634213 -204.1958 -115750627
## 24 331542933 -203.5394 -116097746
## 25 331452330 -202.9260 -116425335
## 26 331361573 -202.3225 -116733387
## 27 331272197 -201.7510 -117023780
## 28 331184102 -201.1994 -117297502
## 29 331098555 -200.6925 -117555868
## 30 331015380 -200.2190 -117799360
## 31 330934535 -199.7715 -118028668
## 32 330856250 -199.3494 -118244595
## 33 330780685 -198.9516 -118447886
## 34 330707991 -198.5780 -118639213
## 35 330638426 -198.2324 -118819045
## 36 330572244 -197.9196 -118987587
## 37 330509268 -197.6312 -119145309
## 38 330449429 -197.3633 -119292767
## 39 330392683 -197.1138 -119430531
## 40 330338789 -196.8759 -119559405
## 41 330287497 -196.6445 -119680327
## 42 330238793 -196.4235 -119793937
## 43 330192565 -196.2141 -119900777
## 44 330149161 -196.0306 -120000568
## 45 330108469 -195.8701 -120093305
## 46 330070250 -195.7248 -120179348
## 47 330033912 -195.5768 -120259900
## 48 329999948 -195.4458 -120334756
## 49 329968176 -195.3274 -120404198
## 50 329938043 -195.2057 -120469311
## 51 329909581 -195.0867 -120530523
## 52 329882730 -194.9727 -120588142
## 53 329857393 -194.8646 -120642421
## 54 329833470 -194.7623 -120693580
## 55 329810867 -194.6656 -120741818
## 56 329789502 -194.5743 -120787314
## 57 329769298 -194.4880 -120830235
## 58 329750189 -194.4065 -120870733
## 59 329732111 -194.3295 -120908954
## 60 329715008 -194.2567 -120945030
## 61 329698826 -194.1879 -120979087
## 62 329683514 -194.1228 -121011242
## 63 329669026 -194.0614 -121041605
## 64 329655317 -194.0033 -121070279
## 65 329642345 -193.9483 -121097361
## 66 329630070 -193.8964 -121122942
## 67 329618457 -193.8473 -121147106
## 68 329607468 -193.8008 -121169935
## 69 329597071 -193.7569 -121191504
## 70 329587233 -193.7154 -121211883
## 71 329577926 -193.6761 -121231140
## 72 329569120 -193.6390 -121249337
## 73 329560789 -193.6039 -121266534
## 74 329552908 -193.5707 -121282788
## 75 329545425 -193.5385 -121298208
## 76 329538275 -193.5059 -121312959
## 77 329531447 -193.4740 -121327092
## 78 329524921 -193.4430 -121340651
## 79 329518675 -193.4131 -121353665
## 80 329512690 -193.3843 -121366162
## 81 329506949 -193.3566 -121378166
## 82 329501440 -193.3300 -121389699
## 83 329496149 -193.3044 -121400781
## 84 329491066 -193.2797 -121411431
## 85 329486181 -193.2561 -121421667
## 86 329481487 -193.2333 -121431505
## 87 329476974 -193.2114 -121440962
## 88 329472634 -193.1904 -121450053
## 89 329468462 -193.1701 -121458793
## 90 329464450 -193.1507 -121467195
## 91 329460592 -193.1320 -121475274
## 92 329456881 -193.1140 -121483043
## 93 329453313 -193.0967 -121490512
## 94 329449906 -193.0809 -121497634
## 95 329446669 -193.0668 -121504374
## 96 329443591 -193.0537 -121510745
## 97 329440669 -193.0415 -121516762
## 98 329437898 -193.0301 -121522442
## 99 329435275 -193.0193 -121527802
## 100 329432794 -193.0092 -121532861
## 101 329430448 -192.9996 -121537633
## 102 329428232 -192.9906 -121542136
## 103 329426140 -192.9821 -121546383
## 104 329424164 -192.9741 -121550391
## 105 329422300 -192.9665 -121554171
## 106 329420540 -192.9593 -121557737
## 107 329418879 -192.9526 -121561102
## 108 329417312 -192.9462 -121564275
## 109 329415833 -192.9402 -121567269
## 110 329414437 -192.9346 -121570093
## 111 329413121 -192.9292 -121572758
## 112 329411879 -192.9242 -121575271
## 113 329410707 -192.9195 -121577642
## 114 329409601 -192.9150 -121579879
## 115 329408558 -192.9108 -121581989
## 116 329407573 -192.9068 -121583979
## 117 329406645 -192.9030 -121585857
## 118 329405769 -192.8995 -121587628
## 119 329404942 -192.8961 -121589299
## 120 329404162 -192.8929 -121590875
## 121 329403427 -192.8900 -121592362
## 122 329402732 -192.8872 -121593765
## 123 329402078 -192.8845 -121595088
## 124 329401460 -192.8820 -121596337
## 125 329400877 -192.8796 -121597514
## 126 329400327 -192.8774 -121598625
## 127 329399809 -192.8753 -121599673
## 128 329399319 -192.8733 -121600662
## 129 329398858 -192.8715 -121601594
## 130 329398422 -192.8697 -121602474
## 131 329398011 -192.8680 -121603304
## 132 329397624 -192.8665 -121604086
## 133 329397258 -192.8650 -121604825
## 134 329396913 -192.8636 -121605522
## 135 329396588 -192.8623 -121606179
## 136 329396281 -192.8610 -121606799
## 137 329395991 -192.8599 -121607384
## 138 329395718 -192.8588 -121607935
## 139 329395460 -192.8577 -121608456
## 140 329395217 -192.8567 -121608947
## 141 329394988 -192.8558 -121609410
## 142 329394771 -192.8549 -121609847
## 143 329394567 -192.8541 -121610259
## 144 329394375 -192.8533 -121610648
## 145 329394193 -192.8526 -121611014
## 146 329394022 -192.8519 -121611360
## 147 329393860 -192.8512 -121611687
## 148 329393708 -192.8506 -121611995
## 149 329393564 -192.8500 -121612285
## 150 329393428 -192.8495 -121612559
## 151 329393300 -192.8490 -121612817
## 152 329393179 -192.8485 -121613061
## 153 329393065 -192.8480 -121613291
## 154 329392958 -192.8476 -121613508
## 155 329392856 -192.8472 -121613713
## 156 329392761 -192.8468 -121613906
## 157 329392671 -192.8464 -121614088
## 158 329392585 -192.8461 -121614260
## 159 329392505 -192.8458 -121614422
## 160 329392429 -192.8455 -121614575
## 161 329392358 -192.8452 -121614719
## 162 329392291 -192.8449 -121614855
## 163 329392227 -192.8446 -121614984
## 164 329392167 -192.8444 -121615105
## 165 329392110 -192.8442 -121615219
## 166 329392057 -192.8440 -121615327
## 167 329392007 -192.8437 -121615428
## 168 329391959 -192.8436 -121615524
## 169 329391914 -192.8434 -121615615
## 170 329391872 -192.8432 -121615700
## 171 329391832 -192.8430 -121615780
## 172 329391795 -192.8429 -121615856
## 173 329391759 -192.8427 -121615928
## 174 329391726 -192.8426 -121615996
## 175 329391694 -192.8425 -121616059
## 176 329391664 -192.8424 -121616119
## 177 329391636 -192.8422 -121616176
## 178 329391610 -192.8421 -121616230
## 179 329391585 -192.8420 -121616280
## 180 329391561 -192.8419 -121616328
## 181 329391539 -192.8419 -121616373
## 182 329391518 -192.8418 -121616415
## 183 329391498 -192.8417 -121616455
## 184 329391479 -192.8416 -121616493
## 185 329391462 -192.8415 -121616528
## 186 329391445 -192.8415 -121616562
## 187 329391429 -192.8414 -121616594
## 188 329391415 -192.8414 -121616623
## 189 329391401 -192.8413 -121616652
## 190 329391387 -192.8412 -121616678
## 191 329391375 -192.8412 -121616703
## 192 329391363 -192.8411 -121616727
## 193 329391352 -192.8411 -121616749
## 194 329391342 -192.8411 -121616770
## 195 329391332 -192.8410 -121616790
## 196 329391323 -192.8410 -121616809
## 197 329391314 -192.8409 -121616826
## 198 329391306 -192.8409 -121616843
## 199 329391298 -192.8409 -121616859
## 200 329391291 -192.8409 -121616874
## 201 329391284 -192.8408 -121616888
## 202 329391277 -192.8408 -121616901
## 203 329391271 -192.8408 -121616913
## 204 329391265 -192.8407 -121616925
## 205 329391260 -192.8407 -121616936
## 206 329391254 -192.8407 -121616947
## 207 329391250 -192.8407 -121616956
## 208 329391245 -192.8407 -121616966
## 209 329391241 -192.8406 -121616975
## 210 329391236 -192.8406 -121616983
## 211 329391233 -192.8406 -121616991
## 212 329391229 -192.8406 -121616998
## 213 329391226 -192.8406 -121617005
## 214 329391222 -192.8406 -121617011
## 215 329391219 -192.8406 -121617018
## 216 329391216 -192.8406 -121617023
## 217 329391214 -192.8405 -121617029
## 218 329391211 -192.8405 -121617034
## 219 329391209 -192.8405 -121617039
## 220 329391206 -192.8405 -121617044
## 221 329391204 -192.8405 -121617048
## 222 329391202 -192.8405 -121617052
## 223 329391200 -192.8405 -121617056
## 224 329391198 -192.8405 -121617060
## 225 329391197 -192.8405 -121617063
## 226 329391195 -192.8405 -121617066
## 227 329391194 -192.8405 -121617069
## 228 329391192 -192.8405 -121617072
## 229 329391191 -192.8404 -121617075
## 230 329391189 -192.8404 -121617078
## 231 329391188 -192.8404 -121617080
## 232 329391187 -192.8404 -121617082
## 233 329391186 -192.8404 -121617085
## 234 329391185 -192.8404 -121617087
## 235 329391184 -192.8404 -121617089
## 236 329391183 -192.8404 -121617090
## 237 329391182 -192.8404 -121617092
## 238 329391182 -192.8404 -121617094
## 239 329391181 -192.8404 -121617095
## 240 329391180 -192.8404 -121617097
## 241 329391179 -192.8404 -121617098
## 242 329391179 -192.8404 -121617099
## 243 329391178 -192.8404 -121617100
## 244 329391178 -192.8404 -121617102
## 245 329391177 -192.8404 -121617103
## 246 329391177 -192.8404 -121617104
## 247 329391176 -192.8404 -121617105
## 248 329391176 -192.8404 -121617106
## 249 329391175 -192.8404 -121617106
## 250 329391175 -192.8404 -121617107
## 251 329391174 -192.8404 -121617108
## 252 329391174 -192.8404 -121617109
## 253 329391174 -192.8404 -121617109
## 254 329391173 -192.8404 -121617110
## 255 329391173 -192.8404 -121617111
## 256 329391173 -192.8404 -121617111
## 257 329391173 -192.8404 -121617112
## 258 329391172 -192.8404 -121617112
## 259 329391172 -192.8404 -121617113
## 260 329391172 -192.8404 -121617113
## 261 329391172 -192.8404 -121617114
## 262 329391171 -192.8404 -121617114
## 263 329391171 -192.8404 -121617114
## 264 329391171 -192.8404 -121617115
## 265 329391171 -192.8404 -121617115
## 266 329391171 -192.8404 -121617115
## 267 329391171 -192.8404 -121617116
## 268 329391171 -192.8404 -121617116
## 269 329391170 -192.8404 -121617116
## 270 329391170 -192.8404 -121617116
## 271 329391170 -192.8404 -121617117
## 272 329391170 -192.8404 -121617117
## 273 329391170 -192.8404 -121617117
## 274 329391170 -192.8404 -121617117
## 275 329391170 -192.8404 -121617117
## 276 329391170 -192.8404 -121617118
## 277 329391170 -192.8404 -121617118
## 278 329391170 -192.8404 -121617118
## 279 329391169 -192.8404 -121617118
## 280 329391169 -192.8404 -121617118
## 281 329391169 -192.8404 -121617118
## 282 329391169 -192.8404 -121617119
## 283 329391169 -192.8404 -121617119
## 284 329391169 -192.8404 -121617119
## 285 329391169 -192.8404 -121617119
## 286 329391169 -192.8404 -121617119
## 287 329391169 -192.8404 -121617119
## 288 329391169 -192.8404 -121617119
## 289 329391169 -192.8404 -121617119
## 290 329391169 -192.8404 -121617119
## 291 329391169 -192.8404 -121617119
## 292 329391169 -192.8404 -121617119
## 293 329391169 -192.8404 -121617119
## 294 329391169 -192.8404 -121617120
## 295 329391169 -192.8404 -121617120
## 296 329391169 -192.8404 -121617120
## 297 329391169 -192.8404 -121617120
## 298 329391169 -192.8404 -121617120
## 299 329391169 -192.8404 -121617120
## 300 329391169 -192.8404 -121617120
## 301 329391169 -192.8404 -121617120
## 302 329391169 -192.8404 -121617120
## 303 329391169 -192.8404 -121617120
## 304 329391168 -192.8404 -121617120
## 305 329391168 -192.8404 -121617120
## 306 329391168 -192.8404 -121617120
## 307 329391168 -192.8404 -121617120
## 308 329391168 -192.8404 -121617120
## 309 329391168 -192.8404 -121617120
## 310 329391168 -192.8404 -121617120
## 311 329391168 -192.8404 -121617120
## 312 329391168 -192.8404 -121617120
## 313 329391168 -192.8404 -121617120
## 314 329391168 -192.8404 -121617120
## 315 329391168 -192.8404 -121617120
## 316 329391168 -192.8404 -121617120
## 317 329391168 -192.8404 -121617120
## 318 329391168 -192.8404 -121617120
## 319 329391168 -192.8404 -121617120
## 320 329391168 -192.8404 -121617120
## 321 329391168 -192.8404 -121617120
## 322 329391168 -192.8404 -121617120
## 323 329391168 -192.8404 -121617120
## 324 329391168 -192.8404 -121617120
## 325 329391168 -192.8404 -121617120
## 326 329391168 -192.8404 -121617120
## 327 329391168 -192.8404 -121617120
## 328 329391168 -192.8404 -121617120
## 329 329391168 -192.8404 -121617120
## 330 329391168 -192.8404 -121617120
## 331 329391168 -192.8404 -121617120
## 332 329391168 -192.8404 -121617120
## 333 329391168 -192.8404 -121617120
## 334 329391168 -192.8404 -121617120
## 335 329391168 -192.8404 -121617120
## 336 329391168 -192.8404 -121617120
## 337 329391168 -192.8404 -121617120
## 338 329391168 -192.8404 -121617120
## 339 329391168 -192.8404 -121617120
## 340 329391168 -192.8404 -121617121
## 341 329391168 -192.8404 -121617121
## 342 329391168 -192.8404 -121617121
## 343 329391168 -192.8404 -121617121
## 344 329391168 -192.8404 -121617121
## 345 329391168 -192.8404 -121617121
## 346 329391168 -192.8404 -121617121
## 347 329391168 -192.8404 -121617121
## 348 329391168 -192.8404 -121617121
## 349 329391168 -192.8404 -121617121
## 350 329391168 -192.8404 -121617121
## 351 329391168 -192.8404 -121617121
## 352 329391168 -192.8404 -121617121
## 353 329391168 -192.8404 -121617121
## 354 329391168 -192.8404 -121617121
## 355 329391168 -192.8404 -121617121
## 356 329391168 -192.8404 -121617121
## 357 329391168 -192.8404 -121617121
## 358 329391168 -192.8404 -121617121
## 359 329391168 -192.8404 -121617121
## 360 329391168 -192.8404 -121617121
## 361 329391168 -192.8404 -121617121
## 362 329391168 -192.8404 -121617121
## 363 329391168 -192.8404 -121617121
## 364 329391168 -192.8404 -121617121
## 365 329391168 -192.8404 -121617121
## 366 329391168 -192.8404 -121617121
## 367 329391168 -192.8404 -121617121
## 368 329391168 -192.8404 -121617121
## 369 329391168 -192.8404 -121617121
## 370 329391168 -192.8404 -121617121
## 371 329391168 -192.8404 -121617121
## 372 329391168 -192.8404 -121617121
## 373 329391168 -192.8404 -121617121
## 374 329391168 -192.8404 -121617121
## 375 329391168 -192.8404 -121617121
## 376 329391168 -192.8404 -121617121
## 377 329391168 -192.8404 -121617121
## 378 329391168 -192.8404 -121617121
## 379 329391168 -192.8404 -121617121
## 380 329391168 -192.8404 -121617121
## 381 329391168 -192.8404 -121617121
## 382 329391168 -192.8404 -121617121
## 383 329391168 -192.8404 -121617121
## 384 329391168 -192.8404 -121617121
## 385 329391168 -192.8404 -121617121
## 386 329391168 -192.8404 -121617121
## 387 329391168 -192.8404 -121617121
## 388 329391168 -192.8404 -121617121
## 389 329391168 -192.8404 -121617121
## 390 329391168 -192.8404 -121617121
## 391 329391168 -192.8404 -121617121
## 392 329391168 -192.8404 -121617121
## 393 329391168 -192.8404 -121617121
## 394 329391168 -192.8404 -121617121
## 395 329391168 -192.8404 -121617121
## 396 329391168 -192.8404 -121617121
## 397 329391168 -192.8404 -121617121
## 398 329391168 -192.8404 -121617121
## 399 329391168 -192.8404 -121617121
## 400 329391168 -192.8404 -121617121
## 401 329391168 -192.8404 -121617121
## 402 329391168 -192.8404 -121617121
## 403 329391168 -192.8404 -121617121
## 404 329391168 -192.8404 -121617121
## 405 329391168 -192.8404 -121617121
## 406 329391168 -192.8404 -121617121
## 407 329391168 -192.8404 -121617121
## 408 329391168 -192.8404 -121617121
## 409 329391168 -192.8404 -121617121
## 410 329391168 -192.8404 -121617121
## 411 329391168 -192.8404 -121617121
## 412 329391168 -192.8404 -121617121
## 413 329391168 -192.8404 -121617121
## 414 329391168 -192.8404 -121617121
## 415 329391168 -192.8404 -121617121
## 416 329391168 -192.8404 -121617121
## 417 329391168 -192.8404 -121617121
## 418 329391168 -192.8404 -121617121
## 419 329391168 -192.8404 -121617121
## 420 329391168 -192.8404 -121617121
## 421 329391168 -192.8404 -121617121
## 422 329391168 -192.8404 -121617121
## 423 329391168 -192.8404 -121617121
## 424 329391168 -192.8404 -121617121
## 425 329391168 -192.8404 -121617121
## 426 329391168 -192.8404 -121617121
## 427 329391168 -192.8404 -121617121
## 428 329391168 -192.8404 -121617121
## 429 329391168 -192.8404 -121617121
## 430 329391168 -192.8404 -121617121
## 431 329391168 -192.8404 -121617121
## 432 329391168 -192.8404 -121617121
## 433 329391168 -192.8404 -121617121
## 434 329391168 -192.8404 -121617121
## 435 329391168 -192.8404 -121617121
## 436 329391168 -192.8404 -121617121
## 437 329391168 -192.8404 -121617121
## 438 329391168 -192.8404 -121617121
## 439 329391168 -192.8404 -121617121
## 440 329391168 -192.8404 -121617121
## 441 329391168 -192.8404 -121617121
## 442 329391168 -192.8404 -121617121
## 443 329391168 -192.8404 -121617121
## 444 329391168 -192.8404 -121617121
## 445 329391168 -192.8404 -121617121
## 446 329391168 -192.8404 -121617121
## 447 329391168 -192.8404 -121617121
## 448 329391168 -192.8404 -121617121
## 449 329391168 -192.8404 -121617121
## 450 329391168 -192.8404 -121617121
## 451 329391168 -192.8404 -121617121
## 452 329391168 -192.8404 -121617121
## 453 329391168 -192.8404 -121617121
## 454 329391168 -192.8404 -121617121
## 455 329391168 -192.8404 -121617121
## 456 329391168 -192.8404 -121617121
## 457 329391168 -192.8404 -121617121
## 458 329391168 -192.8404 -121617121
## 459 329391168 -192.8404 -121617121
## 460 329391168 -192.8404 -121617121
## 461 329391168 -192.8404 -121617121
## 462 329391168 -192.8404 -121617121
## 463 329391168 -192.8404 -121617121
## 464 329391168 -192.8404 -121617121
## 465 329391168 -192.8404 -121617121
## 466 329391168 -192.8404 -121617121
## 467 329391168 -192.8404 -121617121
## 468 329391168 -192.8404 -121617121
## 469 329391168 -192.8404 -121617121
## 470 329391168 -192.8404 -121617121
## 471 329391168 -192.8404 -121617121
## 472 329391168 -192.8404 -121617121
## 473 329391168 -192.8404 -121617121
## 474 329391168 -192.8404 -121617121
## 475 329391168 -192.8404 -121617121
## 476 329391168 -192.8404 -121617121
## 477 329391168 -192.8404 -121617121
## 478 329391168 -192.8404 -121617121
## 479 329391168 -192.8404 -121617121
## 480 329391168 -192.8404 -121617121
## 481 329391168 -192.8404 -121617121
## 482 329391168 -192.8404 -121617121
## Kapasitas_mesin2001-3000cc Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc
## 1 616133062 389278671
## 2 616264675 391252210
## 3 616115724 392518402
## 4 615967792 393536600
## 5 615778291 394259670
## 6 615593669 394744116
## 7 615459748 395121326
## 8 615438910 395574273
## 9 615500487 396042123
## 10 615589243 396437447
## 11 615683357 396747424
## 12 615776776 396977993
## 13 615871815 397162119
## 14 615969550 397322038
## 15 616069164 397468894
## 16 616168784 397607874
## 17 616266784 397739634
## 18 616362150 397864275
## 19 616453458 397983529
## 20 616540561 398094758
## 21 616623175 398199455
## 22 616700980 398297564
## 23 616773855 398389916
## 24 616842090 398476100
## 25 616905965 398556751
## 26 616965354 398632643
## 27 617020454 398703373
## 28 617071377 398769378
## 29 617118705 398830568
## 30 617162686 398887497
## 31 617203516 398940565
## 32 617241417 398990007
## 33 617276580 399036049
## 34 617309211 399078898
## 35 617339664 399118799
## 36 617368309 399155999
## 37 617395142 399190719
## 38 617420191 399223093
## 39 617443512 399253237
## 40 617465053 399281286
## 41 617484803 399307363
## 42 617502977 399331579
## 43 617519766 399354096
## 44 617535701 399375048
## 45 617550893 399394629
## 46 617565261 399412969
## 47 617578380 399430137
## 48 617590760 399446100
## 49 617602405 399460981
## 50 617612957 399474862
## 51 617622587 399487748
## 52 617631443 399499719
## 53 617639638 399510871
## 54 617647261 399521291
## 55 617654381 399531055
## 56 617661051 399540222
## 57 617667311 399548842
## 58 617673197 399556957
## 59 617678737 399564603
## 60 617683954 399571811
## 61 617688872 399578610
## 62 617693509 399585026
## 63 617697884 399591081
## 64 617702011 399596798
## 65 617705907 399602196
## 66 617709584 399607294
## 67 617713056 399612109
## 68 617716334 399616657
## 69 617719430 399620954
## 70 617722355 399625013
## 71 617725117 399628849
## 72 617727727 399632474
## 73 617730192 399635899
## 74 617732521 399639136
## 75 617734700 399642196
## 76 617736703 399645089
## 77 617738563 399647823
## 78 617740306 399650413
## 79 617741950 399652874
## 80 617743509 399655221
## 81 617744994 399657464
## 82 617746412 399659610
## 83 617747769 399661668
## 84 617749069 399663641
## 85 617750316 399665536
## 86 617751513 399667355
## 87 617752662 399669103
## 88 617753766 399670782
## 89 617754827 399672397
## 90 617755847 399673948
## 91 617756827 399675440
## 92 617757769 399676874
## 93 617758674 399678253
## 94 617759568 399679578
## 95 617760456 399680852
## 96 617761324 399682077
## 97 617762164 399683250
## 98 617762970 399684369
## 99 617763739 399685433
## 100 617764471 399686442
## 101 617765165 399687398
## 102 617765822 399688302
## 103 617766444 399689156
## 104 617767031 399689963
## 105 617767586 399690725
## 106 617768110 399691444
## 107 617768604 399692122
## 108 617769071 399692763
## 109 617769511 399693367
## 110 617769926 399693937
## 111 617770318 399694475
## 112 617770688 399694982
## 113 617771037 399695461
## 114 617771366 399695913
## 115 617771676 399696339
## 116 617771969 399696740
## 117 617772245 399697120
## 118 617772506 399697477
## 119 617772752 399697815
## 120 617772983 399698133
## 121 617773202 399698433
## 122 617773409 399698716
## 123 617773603 399698984
## 124 617773787 399699236
## 125 617773960 399699473
## 126 617774124 399699698
## 127 617774278 399699909
## 128 617774423 399700109
## 129 617774561 399700297
## 130 617774690 399700475
## 131 617774812 399700643
## 132 617774927 399700801
## 133 617775036 399700950
## 134 617775139 399701091
## 135 617775235 399701223
## 136 617775326 399701348
## 137 617775413 399701467
## 138 617775494 399701578
## 139 617775570 399701683
## 140 617775643 399701782
## 141 617775711 399701876
## 142 617775775 399701964
## 143 617775836 399702047
## 144 617775893 399702126
## 145 617775947 399702200
## 146 617775998 399702270
## 147 617776046 399702336
## 148 617776091 399702398
## 149 617776134 399702456
## 150 617776174 399702512
## 151 617776212 399702564
## 152 617776248 399702613
## 153 617776282 399702660
## 154 617776314 399702704
## 155 617776344 399702745
## 156 617776372 399702784
## 157 617776399 399702821
## 158 617776424 399702855
## 159 617776448 399702888
## 160 617776471 399702919
## 161 617776492 399702948
## 162 617776512 399702976
## 163 617776531 399703001
## 164 617776549 399703026
## 165 617776566 399703049
## 166 617776581 399703071
## 167 617776596 399703091
## 168 617776611 399703111
## 169 617776624 399703129
## 170 617776636 399703146
## 171 617776648 399703162
## 172 617776659 399703178
## 173 617776670 399703192
## 174 617776680 399703206
## 175 617776689 399703219
## 176 617776698 399703231
## 177 617776706 399703242
## 178 617776714 399703253
## 179 617776722 399703263
## 180 617776729 399703273
## 181 617776735 399703282
## 182 617776742 399703291
## 183 617776748 399703299
## 184 617776753 399703306
## 185 617776758 399703313
## 186 617776763 399703320
## 187 617776768 399703327
## 188 617776772 399703333
## 189 617776776 399703338
## 190 617776780 399703344
## 191 617776784 399703349
## 192 617776788 399703354
## 193 617776791 399703358
## 194 617776794 399703362
## 195 617776797 399703366
## 196 617776800 399703370
## 197 617776802 399703374
## 198 617776805 399703377
## 199 617776807 399703380
## 200 617776809 399703383
## 201 617776811 399703386
## 202 617776813 399703389
## 203 617776815 399703391
## 204 617776817 399703394
## 205 617776818 399703396
## 206 617776820 399703398
## 207 617776821 399703400
## 208 617776823 399703402
## 209 617776824 399703404
## 210 617776825 399703405
## 211 617776826 399703407
## 212 617776827 399703408
## 213 617776828 399703410
## 214 617776829 399703411
## 215 617776830 399703412
## 216 617776831 399703413
## 217 617776832 399703415
## 218 617776833 399703416
## 219 617776833 399703417
## 220 617776834 399703418
## 221 617776835 399703418
## 222 617776835 399703419
## 223 617776836 399703420
## 224 617776837 399703421
## 225 617776837 399703421
## 226 617776837 399703422
## 227 617776838 399703423
## 228 617776838 399703423
## 229 617776839 399703424
## 230 617776839 399703424
## 231 617776840 399703425
## 232 617776840 399703425
## 233 617776840 399703426
## 234 617776840 399703426
## 235 617776841 399703427
## 236 617776841 399703427
## 237 617776841 399703427
## 238 617776842 399703428
## 239 617776842 399703428
## 240 617776842 399703428
## 241 617776842 399703429
## 242 617776842 399703429
## 243 617776843 399703429
## 244 617776843 399703429
## 245 617776843 399703429
## 246 617776843 399703430
## 247 617776843 399703430
## 248 617776843 399703430
## 249 617776843 399703430
## 250 617776843 399703430
## 251 617776844 399703431
## 252 617776844 399703431
## 253 617776844 399703431
## 254 617776844 399703431
## 255 617776844 399703431
## 256 617776844 399703431
## 257 617776844 399703431
## 258 617776844 399703431
## 259 617776844 399703431
## 260 617776844 399703432
## 261 617776844 399703432
## 262 617776844 399703432
## 263 617776845 399703432
## 264 617776845 399703432
## 265 617776845 399703432
## 266 617776845 399703432
## 267 617776845 399703432
## 268 617776845 399703432
## 269 617776845 399703432
## 270 617776845 399703432
## 271 617776845 399703432
## 272 617776845 399703432
## 273 617776845 399703432
## 274 617776845 399703432
## 275 617776845 399703432
## 276 617776845 399703432
## 277 617776845 399703433
## 278 617776845 399703433
## 279 617776845 399703433
## 280 617776845 399703433
## 281 617776845 399703433
## 282 617776845 399703433
## 283 617776845 399703433
## 284 617776845 399703433
## 285 617776845 399703433
## 286 617776845 399703433
## 287 617776845 399703433
## 288 617776845 399703433
## 289 617776845 399703433
## 290 617776845 399703433
## 291 617776845 399703433
## 292 617776845 399703433
## 293 617776845 399703433
## 294 617776845 399703433
## 295 617776845 399703433
## 296 617776845 399703433
## 297 617776845 399703433
## 298 617776845 399703433
## 299 617776845 399703433
## 300 617776845 399703433
## 301 617776845 399703433
## 302 617776845 399703433
## 303 617776845 399703433
## 304 617776845 399703433
## 305 617776845 399703433
## 306 617776845 399703433
## 307 617776845 399703433
## 308 617776845 399703433
## 309 617776845 399703433
## 310 617776845 399703433
## 311 617776845 399703433
## 312 617776845 399703433
## 313 617776845 399703433
## 314 617776845 399703433
## 315 617776845 399703433
## 316 617776845 399703433
## 317 617776845 399703433
## 318 617776845 399703433
## 319 617776845 399703433
## 320 617776845 399703433
## 321 617776845 399703433
## 322 617776845 399703433
## 323 617776845 399703433
## 324 617776845 399703433
## 325 617776845 399703433
## 326 617776845 399703433
## 327 617776845 399703433
## 328 617776845 399703433
## 329 617776845 399703433
## 330 617776845 399703433
## 331 617776845 399703433
## 332 617776845 399703433
## 333 617776845 399703433
## 334 617776845 399703433
## 335 617776845 399703433
## 336 617776845 399703433
## 337 617776845 399703433
## 338 617776845 399703433
## 339 617776845 399703433
## 340 617776845 399703433
## 341 617776845 399703433
## 342 617776845 399703433
## 343 617776845 399703433
## 344 617776845 399703433
## 345 617776845 399703433
## 346 617776845 399703433
## 347 617776845 399703433
## 348 617776845 399703433
## 349 617776845 399703433
## 350 617776845 399703433
## 351 617776845 399703433
## 352 617776845 399703433
## 353 617776845 399703433
## 354 617776845 399703433
## 355 617776845 399703433
## 356 617776845 399703433
## 357 617776845 399703433
## 358 617776845 399703433
## 359 617776845 399703433
## 360 617776845 399703433
## 361 617776845 399703433
## 362 617776845 399703433
## 363 617776845 399703433
## 364 617776845 399703433
## 365 617776845 399703433
## 366 617776845 399703433
## 367 617776845 399703433
## 368 617776845 399703433
## 369 617776845 399703433
## 370 617776845 399703433
## 371 617776845 399703433
## 372 617776845 399703433
## 373 617776845 399703433
## 374 617776845 399703433
## 375 617776845 399703433
## 376 617776845 399703433
## 377 617776845 399703433
## 378 617776845 399703433
## 379 617776845 399703433
## 380 617776845 399703433
## 381 617776845 399703433
## 382 617776845 399703433
## 383 617776845 399703433
## 384 617776845 399703433
## 385 617776845 399703433
## 386 617776845 399703433
## 387 617776845 399703433
## 388 617776845 399703433
## 389 617776845 399703433
## 390 617776845 399703433
## 391 617776845 399703433
## 392 617776845 399703433
## 393 617776845 399703433
## 394 617776845 399703433
## 395 617776845 399703433
## 396 617776845 399703433
## 397 617776845 399703433
## 398 617776845 399703433
## 399 617776845 399703433
## 400 617776845 399703433
## 401 617776845 399703433
## 402 617776845 399703433
## 403 617776845 399703433
## 404 617776845 399703433
## 405 617776845 399703433
## 406 617776845 399703433
## 407 617776845 399703433
## 408 617776845 399703433
## 409 617776845 399703433
## 410 617776845 399703433
## 411 617776845 399703433
## 412 617776845 399703433
## 413 617776845 399703433
## 414 617776845 399703433
## 415 617776845 399703433
## 416 617776845 399703433
## 417 617776845 399703433
## 418 617776845 399703433
## 419 617776845 399703433
## 420 617776845 399703433
## 421 617776845 399703433
## 422 617776845 399703433
## 423 617776845 399703433
## 424 617776845 399703433
## 425 617776845 399703433
## 426 617776845 399703433
## 427 617776845 399703433
## 428 617776845 399703433
## 429 617776845 399703433
## 430 617776845 399703433
## 431 617776845 399703433
## 432 617776845 399703433
## 433 617776845 399703433
## 434 617776845 399703433
## 435 617776845 399703433
## 436 617776845 399703433
## 437 617776845 399703433
## 438 617776845 399703433
## 439 617776845 399703433
## 440 617776845 399703433
## 441 617776845 399703433
## 442 617776845 399703433
## 443 617776845 399703433
## 444 617776845 399703433
## 445 617776845 399703433
## 446 617776845 399703433
## 447 617776845 399703433
## 448 617776845 399703433
## 449 617776845 399703433
## 450 617776845 399703433
## 451 617776845 399703433
## 452 617776845 399703433
## 453 617776845 399703433
## 454 617776845 399703433
## 455 617776845 399703433
## 456 617776845 399703433
## 457 617776845 399703433
## 458 617776845 399703433
## 459 617776845 399703433
## 460 617776845 399703433
## 461 617776845 399703433
## 462 617776845 399703433
## 463 617776845 399703433
## 464 617776845 399703433
## 465 617776845 399703433
## 466 617776845 399703433
## 467 617776845 399703433
## 468 617776845 399703433
## 469 617776845 399703433
## 470 617776845 399703433
## 471 617776845 399703433
## 472 617776845 399703433
## 473 617776845 399703433
## 474 617776845 399703433
## 475 617776845 399703433
## 476 617776845 399703433
## 477 617776845 399703433
## 478 617776845 399703433
## 479 617776845 399703433
## 480 617776845 399703433
## 481 617776845 399703433
## 482 617776845 399703433
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc TransmisiManual
## 1 -171783678 -48824790
## 2 -175652500 -46805057
## 3 -177991201 -44707176
## 4 -179279082 -42572322
## 5 -179907644 -40551761
## 6 -180192186 -38780013
## 7 -180324150 -37322148
## 8 -180375374 -36160794
## 9 -180362263 -35204748
## 10 -180316230 -34399156
## 11 -180249375 -33710295
## 12 -180149952 -33107734
## 13 -180029516 -32571565
## 14 -179897805 -32088163
## 15 -179761992 -31648204
## 16 -179627307 -31243190
## 17 -179496632 -30870637
## 18 -179371657 -30529569
## 19 -179253398 -30208532
## 20 -179142939 -29917126
## 21 -179039914 -29648297
## 22 -178944446 -29400428
## 23 -178856086 -29168015
## 24 -178775070 -28953825
## 25 -178700850 -28755785
## 26 -178632496 -28567774
## 27 -178570064 -28391956
## 28 -178512878 -28225735
## 29 -178461056 -28072873
## 30 -178413948 -27931578
## 31 -178371021 -27800038
## 32 -178331916 -27677526
## 33 -178296282 -27563312
## 34 -178263824 -27456982
## 35 -178234379 -27359226
## 36 -178207823 -27271000
## 37 -178183715 -27190605
## 38 -178161775 -27116896
## 39 -178141791 -27049061
## 40 -178123427 -26985370
## 41 -178106415 -26924365
## 42 -178090740 -26866423
## 43 -178076309 -26811658
## 44 -178063434 -26763088
## 45 -178051940 -26720598
## 46 -178041544 -26682749
## 47 -178031667 -26645577
## 48 -178022840 -26612417
## 49 -178014861 -26582640
## 50 -178007214 -26552924
## 51 -178000036 -26523913
## 52 -177993345 -26496013
## 53 -177987117 -26469413
## 54 -177981316 -26444178
## 55 -177975908 -26420308
## 56 -177970860 -26397767
## 57 -177966143 -26376500
## 58 -177961730 -26356443
## 59 -177957600 -26337532
## 60 -177953730 -26319701
## 61 -177950101 -26302888
## 62 -177946697 -26287033
## 63 -177943502 -26272079
## 64 -177940501 -26257974
## 65 -177937681 -26244666
## 66 -177935031 -26232110
## 67 -177932539 -26220261
## 68 -177930194 -26209077
## 69 -177927988 -26198521
## 70 -177925912 -26188555
## 71 -177923957 -26179146
## 72 -177922116 -26170262
## 73 -177920382 -26161872
## 74 -177918747 -26153948
## 75 -177917181 -26146288
## 76 -177915643 -26138609
## 77 -177914156 -26131027
## 78 -177912727 -26123612
## 79 -177911354 -26116407
## 80 -177910037 -26109435
## 81 -177908773 -26102704
## 82 -177907561 -26096217
## 83 -177906397 -26089972
## 84 -177905281 -26083965
## 85 -177904209 -26078187
## 86 -177903181 -26072632
## 87 -177902193 -26067293
## 88 -177901245 -26062160
## 89 -177900335 -26057226
## 90 -177899460 -26052483
## 91 -177898621 -26047924
## 92 -177897814 -26043541
## 93 -177897039 -26039328
## 94 -177896320 -26035450
## 95 -177895660 -26031961
## 96 -177895043 -26028773
## 97 -177894464 -26025830
## 98 -177893919 -26023094
## 99 -177893406 -26020539
## 100 -177892923 -26018144
## 101 -177892467 -26015896
## 102 -177892038 -26013781
## 103 -177891633 -26011791
## 104 -177891252 -26009916
## 105 -177890892 -26008150
## 106 -177890553 -26006484
## 107 -177890234 -26004914
## 108 -177889932 -26003434
## 109 -177889648 -26002038
## 110 -177889381 -26000721
## 111 -177889128 -25999480
## 112 -177888890 -25998309
## 113 -177888666 -25997204
## 114 -177888454 -25996162
## 115 -177888254 -25995180
## 116 -177888066 -25994253
## 117 -177887888 -25993379
## 118 -177887721 -25992554
## 119 -177887563 -25991776
## 120 -177887414 -25991043
## 121 -177887274 -25990351
## 122 -177887141 -25989698
## 123 -177887017 -25989082
## 124 -177886899 -25988502
## 125 -177886788 -25987954
## 126 -177886683 -25987437
## 127 -177886584 -25986950
## 128 -177886491 -25986490
## 129 -177886403 -25986056
## 130 -177886320 -25985647
## 131 -177886242 -25985261
## 132 -177886168 -25984897
## 133 -177886099 -25984554
## 134 -177886033 -25984230
## 135 -177885971 -25983924
## 136 -177885913 -25983636
## 137 -177885858 -25983364
## 138 -177885806 -25983107
## 139 -177885757 -25982865
## 140 -177885711 -25982637
## 141 -177885667 -25982422
## 142 -177885626 -25982219
## 143 -177885587 -25982027
## 144 -177885550 -25981847
## 145 -177885516 -25981676
## 146 -177885483 -25981515
## 147 -177885453 -25981364
## 148 -177885424 -25981220
## 149 -177885396 -25981085
## 150 -177885371 -25980958
## 151 -177885346 -25980838
## 152 -177885323 -25980725
## 153 -177885302 -25980618
## 154 -177885281 -25980517
## 155 -177885262 -25980422
## 156 -177885244 -25980332
## 157 -177885227 -25980247
## 158 -177885211 -25980168
## 159 -177885195 -25980092
## 160 -177885181 -25980021
## 161 -177885167 -25979954
## 162 -177885155 -25979891
## 163 -177885143 -25979831
## 164 -177885131 -25979775
## 165 -177885120 -25979722
## 166 -177885110 -25979672
## 167 -177885101 -25979625
## 168 -177885092 -25979580
## 169 -177885083 -25979538
## 170 -177885075 -25979498
## 171 -177885068 -25979461
## 172 -177885061 -25979426
## 173 -177885054 -25979393
## 174 -177885047 -25979361
## 175 -177885041 -25979331
## 176 -177885036 -25979304
## 177 -177885031 -25979277
## 178 -177885025 -25979252
## 179 -177885021 -25979229
## 180 -177885016 -25979207
## 181 -177885012 -25979186
## 182 -177885008 -25979166
## 183 -177885004 -25979148
## 184 -177885001 -25979130
## 185 -177884997 -25979114
## 186 -177884994 -25979098
## 187 -177884991 -25979083
## 188 -177884988 -25979069
## 189 -177884986 -25979056
## 190 -177884983 -25979044
## 191 -177884981 -25979032
## 192 -177884979 -25979021
## 193 -177884977 -25979011
## 194 -177884975 -25979001
## 195 -177884973 -25978992
## 196 -177884971 -25978983
## 197 -177884969 -25978975
## 198 -177884968 -25978967
## 199 -177884966 -25978960
## 200 -177884965 -25978953
## 201 -177884964 -25978947
## 202 -177884962 -25978940
## 203 -177884961 -25978935
## 204 -177884960 -25978929
## 205 -177884959 -25978924
## 206 -177884958 -25978919
## 207 -177884957 -25978915
## 208 -177884956 -25978910
## 209 -177884955 -25978906
## 210 -177884955 -25978902
## 211 -177884954 -25978899
## 212 -177884953 -25978895
## 213 -177884953 -25978892
## 214 -177884952 -25978889
## 215 -177884951 -25978886
## 216 -177884951 -25978883
## 217 -177884950 -25978881
## 218 -177884950 -25978879
## 219 -177884949 -25978876
## 220 -177884949 -25978874
## 221 -177884949 -25978872
## 222 -177884948 -25978870
## 223 -177884948 -25978868
## 224 -177884947 -25978867
## 225 -177884947 -25978865
## 226 -177884947 -25978864
## 227 -177884947 -25978862
## 228 -177884946 -25978861
## 229 -177884946 -25978860
## 230 -177884946 -25978858
## 231 -177884946 -25978857
## 232 -177884945 -25978856
## 233 -177884945 -25978855
## 234 -177884945 -25978854
## 235 -177884945 -25978853
## 236 -177884945 -25978852
## 237 -177884944 -25978852
## 238 -177884944 -25978851
## 239 -177884944 -25978850
## 240 -177884944 -25978850
## 241 -177884944 -25978849
## 242 -177884944 -25978848
## 243 -177884944 -25978848
## 244 -177884944 -25978847
## 245 -177884943 -25978847
## 246 -177884943 -25978846
## 247 -177884943 -25978846
## 248 -177884943 -25978845
## 249 -177884943 -25978845
## 250 -177884943 -25978845
## 251 -177884943 -25978844
## 252 -177884943 -25978844
## 253 -177884943 -25978844
## 254 -177884943 -25978843
## 255 -177884943 -25978843
## 256 -177884943 -25978843
## 257 -177884943 -25978843
## 258 -177884943 -25978842
## 259 -177884942 -25978842
## 260 -177884942 -25978842
## 261 -177884942 -25978842
## 262 -177884942 -25978841
## 263 -177884942 -25978841
## 264 -177884942 -25978841
## 265 -177884942 -25978841
## 266 -177884942 -25978841
## 267 -177884942 -25978841
## 268 -177884942 -25978841
## 269 -177884942 -25978840
## 270 -177884942 -25978840
## 271 -177884942 -25978840
## 272 -177884942 -25978840
## 273 -177884942 -25978840
## 274 -177884942 -25978840
## 275 -177884942 -25978840
## 276 -177884942 -25978840
## 277 -177884942 -25978840
## 278 -177884942 -25978840
## 279 -177884942 -25978840
## 280 -177884942 -25978839
## 281 -177884942 -25978839
## 282 -177884942 -25978839
## 283 -177884942 -25978839
## 284 -177884942 -25978839
## 285 -177884942 -25978839
## 286 -177884942 -25978839
## 287 -177884942 -25978839
## 288 -177884942 -25978839
## 289 -177884942 -25978839
## 290 -177884942 -25978839
## 291 -177884942 -25978839
## 292 -177884942 -25978839
## 293 -177884942 -25978839
## 294 -177884942 -25978839
## 295 -177884942 -25978839
## 296 -177884942 -25978839
## 297 -177884942 -25978839
## 298 -177884942 -25978839
## 299 -177884942 -25978839
## 300 -177884942 -25978839
## 301 -177884942 -25978839
## 302 -177884942 -25978839
## 303 -177884942 -25978839
## 304 -177884942 -25978839
## 305 -177884942 -25978839
## 306 -177884942 -25978839
## 307 -177884942 -25978839
## 308 -177884942 -25978839
## 309 -177884942 -25978839
## 310 -177884942 -25978839
## 311 -177884942 -25978839
## 312 -177884942 -25978839
## 313 -177884942 -25978839
## 314 -177884942 -25978839
## 315 -177884942 -25978839
## 316 -177884942 -25978839
## 317 -177884942 -25978839
## 318 -177884942 -25978838
## 319 -177884942 -25978838
## 320 -177884942 -25978838
## 321 -177884942 -25978838
## 322 -177884942 -25978838
## 323 -177884942 -25978838
## 324 -177884942 -25978838
## 325 -177884942 -25978838
## 326 -177884942 -25978838
## 327 -177884942 -25978838
## 328 -177884942 -25978838
## 329 -177884942 -25978838
## 330 -177884942 -25978838
## 331 -177884942 -25978838
## 332 -177884942 -25978838
## 333 -177884942 -25978838
## 334 -177884942 -25978838
## 335 -177884942 -25978838
## 336 -177884942 -25978838
## 337 -177884942 -25978838
## 338 -177884942 -25978838
## 339 -177884942 -25978838
## 340 -177884942 -25978838
## 341 -177884942 -25978838
## 342 -177884942 -25978838
## 343 -177884942 -25978838
## 344 -177884942 -25978838
## 345 -177884942 -25978838
## 346 -177884942 -25978838
## 347 -177884942 -25978838
## 348 -177884942 -25978838
## 349 -177884942 -25978838
## 350 -177884942 -25978838
## 351 -177884942 -25978838
## 352 -177884942 -25978838
## 353 -177884942 -25978838
## 354 -177884942 -25978838
## 355 -177884942 -25978838
## 356 -177884942 -25978838
## 357 -177884942 -25978838
## 358 -177884942 -25978838
## 359 -177884942 -25978838
## 360 -177884942 -25978838
## 361 -177884942 -25978838
## 362 -177884942 -25978838
## 363 -177884942 -25978838
## 364 -177884942 -25978838
## 365 -177884942 -25978838
## 366 -177884942 -25978838
## 367 -177884942 -25978838
## 368 -177884942 -25978838
## 369 -177884942 -25978838
## 370 -177884942 -25978838
## 371 -177884942 -25978838
## 372 -177884942 -25978838
## 373 -177884942 -25978838
## 374 -177884942 -25978838
## 375 -177884942 -25978838
## 376 -177884942 -25978838
## 377 -177884942 -25978838
## 378 -177884942 -25978838
## 379 -177884942 -25978838
## 380 -177884942 -25978838
## 381 -177884942 -25978838
## 382 -177884942 -25978838
## 383 -177884942 -25978838
## 384 -177884942 -25978838
## 385 -177884942 -25978838
## 386 -177884942 -25978838
## 387 -177884942 -25978838
## 388 -177884942 -25978838
## 389 -177884942 -25978838
## 390 -177884942 -25978838
## 391 -177884942 -25978838
## 392 -177884942 -25978838
## 393 -177884942 -25978838
## 394 -177884942 -25978838
## 395 -177884942 -25978838
## 396 -177884942 -25978838
## 397 -177884942 -25978838
## 398 -177884942 -25978838
## 399 -177884942 -25978838
## 400 -177884942 -25978838
## 401 -177884942 -25978838
## 402 -177884942 -25978838
## 403 -177884942 -25978838
## 404 -177884942 -25978838
## 405 -177884942 -25978838
## 406 -177884942 -25978838
## 407 -177884942 -25978838
## 408 -177884942 -25978838
## 409 -177884942 -25978838
## 410 -177884942 -25978838
## 411 -177884942 -25978838
## 412 -177884942 -25978838
## 413 -177884942 -25978838
## 414 -177884942 -25978838
## 415 -177884942 -25978838
## 416 -177884942 -25978838
## 417 -177884942 -25978838
## 418 -177884942 -25978838
## 419 -177884942 -25978838
## 420 -177884942 -25978838
## 421 -177884942 -25978838
## 422 -177884942 -25978838
## 423 -177884942 -25978838
## 424 -177884942 -25978838
## 425 -177884942 -25978838
## 426 -177884942 -25978838
## 427 -177884942 -25978838
## 428 -177884942 -25978838
## 429 -177884942 -25978838
## 430 -177884942 -25978838
## 431 -177884942 -25978838
## 432 -177884942 -25978838
## 433 -177884942 -25978838
## 434 -177884942 -25978838
## 435 -177884942 -25978838
## 436 -177884942 -25978838
## 437 -177884942 -25978838
## 438 -177884942 -25978838
## 439 -177884942 -25978838
## 440 -177884942 -25978838
## 441 -177884942 -25978838
## 442 -177884942 -25978838
## 443 -177884942 -25978838
## 444 -177884942 -25978838
## 445 -177884942 -25978838
## 446 -177884942 -25978838
## 447 -177884942 -25978838
## 448 -177884942 -25978838
## 449 -177884942 -25978838
## 450 -177884942 -25978838
## 451 -177884942 -25978838
## 452 -177884942 -25978838
## 453 -177884942 -25978838
## 454 -177884942 -25978838
## 455 -177884942 -25978838
## 456 -177884942 -25978838
## 457 -177884942 -25978838
## 458 -177884942 -25978838
## 459 -177884942 -25978838
## 460 -177884942 -25978838
## 461 -177884942 -25978838
## 462 -177884942 -25978838
## 463 -177884942 -25978838
## 464 -177884942 -25978838
## 465 -177884942 -25978838
## 466 -177884942 -25978838
## 467 -177884942 -25978838
## 468 -177884942 -25978838
## 469 -177884942 -25978838
## 470 -177884942 -25978838
## 471 -177884942 -25978838
## 472 -177884942 -25978838
## 473 -177884942 -25978838
## 474 -177884942 -25978838
## 475 -177884942 -25978838
## 476 -177884942 -25978838
## 477 -177884942 -25978838
## 478 -177884942 -25978838
## 479 -177884942 -25978838
## 480 -177884942 -25978838
## 481 -177884942 -25978838
## 482 -177884942 -25978838
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun
## 1 -34903511
## 2 -27614139
## 3 -23257213
## 4 -20830340
## 5 -19584939
## 6 -19004393
## 7 -18807947
## 8 -18920055
## 9 -19167203
## 10 -19399093
## 11 -19578783
## 12 -19718790
## 13 -19835388
## 14 -19938879
## 15 -20033435
## 16 -20120080
## 17 -20198097
## 18 -20266975
## 19 -20327099
## 20 -20377423
## 21 -20418977
## 22 -20451979
## 23 -20477276
## 24 -20495153
## 25 -20506671
## 26 -20512929
## 27 -20514287
## 28 -20511499
## 29 -20504885
## 30 -20495211
## 31 -20483098
## 32 -20469027
## 33 -20453426
## 34 -20436660
## 35 -20419090
## 36 -20401057
## 37 -20382894
## 38 -20364805
## 39 -20346936
## 40 -20329421
## 41 -20312303
## 42 -20295547
## 43 -20279168
## 44 -20263137
## 45 -20247643
## 46 -20232850
## 47 -20218862
## 48 -20205445
## 49 -20192698
## 50 -20180704
## 51 -20169295
## 52 -20158404
## 53 -20148003
## 54 -20138081
## 55 -20128625
## 56 -20119623
## 57 -20111059
## 58 -20102918
## 59 -20095182
## 60 -20087835
## 61 -20080860
## 62 -20074240
## 63 -20067959
## 64 -20062001
## 65 -20056350
## 66 -20050991
## 67 -20045911
## 68 -20041096
## 69 -20036532
## 70 -20032208
## 71 -20028110
## 72 -20024228
## 73 -20020551
## 74 -20017068
## 75 -20013774
## 76 -20010656
## 77 -20007680
## 78 -20004828
## 79 -20002090
## 80 -19999460
## 81 -19996931
## 82 -19994501
## 83 -19992164
## 84 -19989916
## 85 -19987755
## 86 -19985676
## 87 -19983677
## 88 -19981754
## 89 -19979904
## 90 -19978125
## 91 -19976413
## 92 -19974766
## 93 -19973182
## 94 -19971652
## 95 -19970184
## 96 -19968787
## 97 -19967464
## 98 -19966213
## 99 -19965031
## 100 -19963914
## 101 -19962859
## 102 -19961863
## 103 -19960923
## 104 -19960035
## 105 -19959197
## 106 -19958407
## 107 -19957660
## 108 -19956956
## 109 -19956291
## 110 -19955664
## 111 -19955072
## 112 -19954514
## 113 -19953987
## 114 -19953489
## 115 -19953020
## 116 -19952577
## 117 -19952159
## 118 -19951765
## 119 -19951393
## 120 -19951042
## 121 -19950711
## 122 -19950398
## 123 -19950104
## 124 -19949825
## 125 -19949563
## 126 -19949315
## 127 -19949082
## 128 -19948862
## 129 -19948654
## 130 -19948457
## 131 -19948272
## 132 -19948098
## 133 -19947933
## 134 -19947778
## 135 -19947631
## 136 -19947493
## 137 -19947362
## 138 -19947239
## 139 -19947123
## 140 -19947014
## 141 -19946910
## 142 -19946813
## 143 -19946721
## 144 -19946634
## 145 -19946552
## 146 -19946475
## 147 -19946402
## 148 -19946333
## 149 -19946269
## 150 -19946207
## 151 -19946150
## 152 -19946095
## 153 -19946044
## 154 -19945995
## 155 -19945950
## 156 -19945907
## 157 -19945866
## 158 -19945828
## 159 -19945791
## 160 -19945757
## 161 -19945725
## 162 -19945695
## 163 -19945666
## 164 -19945639
## 165 -19945614
## 166 -19945589
## 167 -19945567
## 168 -19945545
## 169 -19945525
## 170 -19945506
## 171 -19945488
## 172 -19945471
## 173 -19945455
## 174 -19945440
## 175 -19945426
## 176 -19945412
## 177 -19945400
## 178 -19945388
## 179 -19945377
## 180 -19945366
## 181 -19945356
## 182 -19945346
## 183 -19945337
## 184 -19945329
## 185 -19945321
## 186 -19945314
## 187 -19945307
## 188 -19945300
## 189 -19945294
## 190 -19945288
## 191 -19945282
## 192 -19945277
## 193 -19945272
## 194 -19945267
## 195 -19945263
## 196 -19945258
## 197 -19945255
## 198 -19945251
## 199 -19945247
## 200 -19945244
## 201 -19945241
## 202 -19945238
## 203 -19945235
## 204 -19945233
## 205 -19945230
## 206 -19945228
## 207 -19945225
## 208 -19945223
## 209 -19945221
## 210 -19945220
## 211 -19945218
## 212 -19945216
## 213 -19945215
## 214 -19945213
## 215 -19945212
## 216 -19945211
## 217 -19945209
## 218 -19945208
## 219 -19945207
## 220 -19945206
## 221 -19945205
## 222 -19945204
## 223 -19945203
## 224 -19945202
## 225 -19945202
## 226 -19945201
## 227 -19945200
## 228 -19945200
## 229 -19945199
## 230 -19945198
## 231 -19945198
## 232 -19945197
## 233 -19945197
## 234 -19945196
## 235 -19945196
## 236 -19945196
## 237 -19945195
## 238 -19945195
## 239 -19945195
## 240 -19945194
## 241 -19945194
## 242 -19945194
## 243 -19945193
## 244 -19945193
## 245 -19945193
## 246 -19945193
## 247 -19945192
## 248 -19945192
## 249 -19945192
## 250 -19945192
## 251 -19945192
## 252 -19945191
## 253 -19945191
## 254 -19945191
## 255 -19945191
## 256 -19945191
## 257 -19945191
## 258 -19945191
## 259 -19945191
## 260 -19945191
## 261 -19945190
## 262 -19945190
## 263 -19945190
## 264 -19945190
## 265 -19945190
## 266 -19945190
## 267 -19945190
## 268 -19945190
## 269 -19945190
## 270 -19945190
## 271 -19945190
## 272 -19945190
## 273 -19945190
## 274 -19945190
## 275 -19945190
## 276 -19945189
## 277 -19945189
## 278 -19945189
## 279 -19945189
## 280 -19945189
## 281 -19945189
## 282 -19945189
## 283 -19945189
## 284 -19945189
## 285 -19945189
## 286 -19945189
## 287 -19945189
## 288 -19945189
## 289 -19945189
## 290 -19945189
## 291 -19945189
## 292 -19945189
## 293 -19945189
## 294 -19945189
## 295 -19945189
## 296 -19945189
## 297 -19945189
## 298 -19945189
## 299 -19945189
## 300 -19945189
## 301 -19945189
## 302 -19945189
## 303 -19945189
## 304 -19945189
## 305 -19945189
## 306 -19945189
## 307 -19945189
## 308 -19945189
## 309 -19945189
## 310 -19945189
## 311 -19945189
## 312 -19945189
## 313 -19945189
## 314 -19945189
## 315 -19945189
## 316 -19945189
## 317 -19945189
## 318 -19945189
## 319 -19945189
## 320 -19945189
## 321 -19945189
## 322 -19945189
## 323 -19945189
## 324 -19945189
## 325 -19945189
## 326 -19945189
## 327 -19945189
## 328 -19945189
## 329 -19945189
## 330 -19945189
## 331 -19945189
## 332 -19945189
## 333 -19945189
## 334 -19945189
## 335 -19945189
## 336 -19945189
## 337 -19945189
## 338 -19945189
## 339 -19945189
## 340 -19945189
## 341 -19945189
## 342 -19945189
## 343 -19945189
## 344 -19945189
## 345 -19945189
## 346 -19945189
## 347 -19945189
## 348 -19945189
## 349 -19945189
## 350 -19945189
## 351 -19945189
## 352 -19945189
## 353 -19945189
## 354 -19945189
## 355 -19945189
## 356 -19945189
## 357 -19945189
## 358 -19945189
## 359 -19945189
## 360 -19945189
## 361 -19945189
## 362 -19945189
## 363 -19945189
## 364 -19945189
## 365 -19945189
## 366 -19945189
## 367 -19945189
## 368 -19945189
## 369 -19945189
## 370 -19945189
## 371 -19945189
## 372 -19945189
## 373 -19945189
## 374 -19945189
## 375 -19945189
## 376 -19945189
## 377 -19945189
## 378 -19945189
## 379 -19945189
## 380 -19945189
## 381 -19945189
## 382 -19945189
## 383 -19945189
## 384 -19945189
## 385 -19945189
## 386 -19945189
## 387 -19945189
## 388 -19945189
## 389 -19945189
## 390 -19945189
## 391 -19945189
## 392 -19945189
## 393 -19945189
## 394 -19945189
## 395 -19945189
## 396 -19945189
## 397 -19945189
## 398 -19945189
## 399 -19945189
## 400 -19945189
## 401 -19945189
## 402 -19945189
## 403 -19945189
## 404 -19945189
## 405 -19945189
## 406 -19945189
## 407 -19945189
## 408 -19945189
## 409 -19945189
## 410 -19945189
## 411 -19945189
## 412 -19945189
## 413 -19945189
## 414 -19945189
## 415 -19945189
## 416 -19945189
## 417 -19945189
## 418 -19945189
## 419 -19945189
## 420 -19945189
## 421 -19945189
## 422 -19945189
## 423 -19945189
## 424 -19945189
## 425 -19945189
## 426 -19945189
## 427 -19945189
## 428 -19945189
## 429 -19945189
## 430 -19945189
## 431 -19945189
## 432 -19945189
## 433 -19945189
## 434 -19945189
## 435 -19945189
## 436 -19945189
## 437 -19945189
## 438 -19945189
## 439 -19945189
## 440 -19945189
## 441 -19945189
## 442 -19945189
## 443 -19945189
## 444 -19945189
## 445 -19945189
## 446 -19945189
## 447 -19945189
## 448 -19945189
## 449 -19945189
## 450 -19945189
## 451 -19945189
## 452 -19945189
## 453 -19945189
## 454 -19945189
## 455 -19945189
## 456 -19945189
## 457 -19945189
## 458 -19945189
## 459 -19945189
## 460 -19945189
## 461 -19945189
## 462 -19945189
## 463 -19945189
## 464 -19945189
## 465 -19945189
## 466 -19945189
## 467 -19945189
## 468 -19945189
## 469 -19945189
## 470 -19945189
## 471 -19945189
## 472 -19945189
## 473 -19945189
## 474 -19945189
## 475 -19945189
## 476 -19945189
## 477 -19945189
## 478 -19945189
## 479 -19945189
## 480 -19945189
## 481 -19945189
## 482 -19945189
## kategori_lokasiLuar Jabodetabek
## 1 9963281
## 2 11396927
## 3 11770037
## 4 11707989
## 5 11323725
## 6 10813594
## 7 10319649
## 8 9903671
## 9 9551881
## 10 9269768
## 11 9040808
## 12 8819582
## 13 8608172
## 14 8408900
## 15 8223129
## 16 8051005
## 17 7892765
## 18 7748844
## 19 7615707
## 20 7497104
## 21 7390414
## 22 7294877
## 23 7208127
## 24 7131466
## 25 7063837
## 26 7001967
## 27 6946564
## 28 6896042
## 29 6852236
## 30 6814059
## 31 6780436
## 32 6750860
## 33 6724815
## 34 6701977
## 35 6682705
## 36 6667541
## 37 6655394
## 38 6645547
## 39 6637505
## 40 6630226
## 41 6622882
## 42 6615829
## 43 6609241
## 44 6605129
## 45 6603419
## 46 6603205
## 47 6601975
## 48 6602026
## 49 6602964
## 50 6602661
## 51 6601679
## 52 6600384
## 53 6598977
## 54 6597571
## 55 6596227
## 56 6594975
## 57 6593824
## 58 6592776
## 59 6591829
## 60 6590974
## 61 6590205
## 62 6589514
## 63 6588893
## 64 6588336
## 65 6587835
## 66 6587386
## 67 6586982
## 68 6586619
## 69 6586293
## 70 6585999
## 71 6585735
## 72 6585497
## 73 6585282
## 74 6585088
## 75 6584796
## 76 6584238
## 77 6583524
## 78 6582725
## 79 6581886
## 80 6581035
## 81 6580189
## 82 6579360
## 83 6578553
## 84 6577771
## 85 6577018
## 86 6576292
## 87 6575595
## 88 6574924
## 89 6574281
## 90 6573664
## 91 6573071
## 92 6572503
## 93 6571957
## 94 6571550
## 95 6571312
## 96 6571178
## 97 6571109
## 98 6571081
## 99 6571077
## 100 6571089
## 101 6571111
## 102 6571138
## 103 6571168
## 104 6571199
## 105 6571230
## 106 6571261
## 107 6571292
## 108 6571321
## 109 6571350
## 110 6571377
## 111 6571403
## 112 6571428
## 113 6571452
## 114 6571475
## 115 6571496
## 116 6571517
## 117 6571537
## 118 6571555
## 119 6571573
## 120 6571590
## 121 6571606
## 122 6571621
## 123 6571635
## 124 6571649
## 125 6571661
## 126 6571674
## 127 6571685
## 128 6571696
## 129 6571707
## 130 6571716
## 131 6571726
## 132 6571734
## 133 6571743
## 134 6571751
## 135 6571758
## 136 6571765
## 137 6571772
## 138 6571778
## 139 6571784
## 140 6571789
## 141 6571795
## 142 6571800
## 143 6571804
## 144 6571809
## 145 6571813
## 146 6571817
## 147 6571821
## 148 6571824
## 149 6571828
## 150 6571831
## 151 6571834
## 152 6571837
## 153 6571839
## 154 6571842
## 155 6571844
## 156 6571847
## 157 6571849
## 158 6571851
## 159 6571853
## 160 6571854
## 161 6571856
## 162 6571858
## 163 6571859
## 164 6571861
## 165 6571862
## 166 6571863
## 167 6571864
## 168 6571865
## 169 6571866
## 170 6571867
## 171 6571868
## 172 6571869
## 173 6571870
## 174 6571871
## 175 6571872
## 176 6571872
## 177 6571873
## 178 6571874
## 179 6571874
## 180 6571875
## 181 6571875
## 182 6571876
## 183 6571876
## 184 6571877
## 185 6571877
## 186 6571878
## 187 6571878
## 188 6571878
## 189 6571879
## 190 6571879
## 191 6571879
## 192 6571880
## 193 6571880
## 194 6571880
## 195 6571880
## 196 6571880
## 197 6571881
## 198 6571881
## 199 6571881
## 200 6571881
## 201 6571881
## 202 6571882
## 203 6571882
## 204 6571882
## 205 6571882
## 206 6571882
## 207 6571882
## 208 6571882
## 209 6571882
## 210 6571883
## 211 6571883
## 212 6571883
## 213 6571883
## 214 6571883
## 215 6571883
## 216 6571883
## 217 6571883
## 218 6571883
## 219 6571883
## 220 6571883
## 221 6571883
## 222 6571883
## 223 6571883
## 224 6571883
## 225 6571883
## 226 6571883
## 227 6571884
## 228 6571884
## 229 6571884
## 230 6571884
## 231 6571884
## 232 6571884
## 233 6571884
## 234 6571884
## 235 6571884
## 236 6571884
## 237 6571884
## 238 6571884
## 239 6571884
## 240 6571884
## 241 6571884
## 242 6571884
## 243 6571884
## 244 6571884
## 245 6571884
## 246 6571884
## 247 6571884
## 248 6571884
## 249 6571884
## 250 6571884
## 251 6571884
## 252 6571884
## 253 6571884
## 254 6571884
## 255 6571884
## 256 6571884
## 257 6571884
## 258 6571884
## 259 6571884
## 260 6571884
## 261 6571884
## 262 6571884
## 263 6571884
## 264 6571884
## 265 6571884
## 266 6571884
## 267 6571884
## 268 6571884
## 269 6571884
## 270 6571884
## 271 6571884
## 272 6571884
## 273 6571884
## 274 6571884
## 275 6571884
## 276 6571884
## 277 6571884
## 278 6571884
## 279 6571884
## 280 6571884
## 281 6571884
## 282 6571884
## 283 6571884
## 284 6571884
## 285 6571884
## 286 6571884
## 287 6571884
## 288 6571884
## 289 6571884
## 290 6571884
## 291 6571884
## 292 6571884
## 293 6571884
## 294 6571884
## 295 6571884
## 296 6571884
## 297 6571884
## 298 6571884
## 299 6571884
## 300 6571884
## 301 6571884
## 302 6571884
## 303 6571884
## 304 6571884
## 305 6571884
## 306 6571884
## 307 6571884
## 308 6571884
## 309 6571884
## 310 6571884
## 311 6571884
## 312 6571884
## 313 6571884
## 314 6571884
## 315 6571884
## 316 6571884
## 317 6571884
## 318 6571884
## 319 6571884
## 320 6571884
## 321 6571884
## 322 6571884
## 323 6571884
## 324 6571884
## 325 6571884
## 326 6571884
## 327 6571884
## 328 6571884
## 329 6571884
## 330 6571884
## 331 6571884
## 332 6571884
## 333 6571884
## 334 6571884
## 335 6571884
## 336 6571884
## 337 6571884
## 338 6571884
## 339 6571884
## 340 6571884
## 341 6571884
## 342 6571884
## 343 6571884
## 344 6571884
## 345 6571884
## 346 6571884
## 347 6571884
## 348 6571884
## 349 6571884
## 350 6571884
## 351 6571884
## 352 6571884
## 353 6571884
## 354 6571884
## 355 6571884
## 356 6571884
## 357 6571884
## 358 6571884
## 359 6571884
## 360 6571884
## 361 6571884
## 362 6571884
## 363 6571884
## 364 6571884
## 365 6571884
## 366 6571884
## 367 6571884
## 368 6571884
## 369 6571884
## 370 6571884
## 371 6571884
## 372 6571884
## 373 6571884
## 374 6571884
## 375 6571884
## 376 6571884
## 377 6571884
## 378 6571884
## 379 6571884
## 380 6571884
## 381 6571884
## 382 6571884
## 383 6571884
## 384 6571884
## 385 6571884
## 386 6571884
## 387 6571884
## 388 6571884
## 389 6571884
## 390 6571884
## 391 6571884
## 392 6571884
## 393 6571884
## 394 6571884
## 395 6571884
## 396 6571884
## 397 6571884
## 398 6571884
## 399 6571884
## 400 6571884
## 401 6571884
## 402 6571884
## 403 6571884
## 404 6571884
## 405 6571884
## 406 6571884
## 407 6571884
## 408 6571884
## 409 6571884
## 410 6571884
## 411 6571884
## 412 6571884
## 413 6571884
## 414 6571884
## 415 6571884
## 416 6571884
## 417 6571884
## 418 6571884
## 419 6571884
## 420 6571884
## 421 6571884
## 422 6571884
## 423 6571884
## 424 6571884
## 425 6571884
## 426 6571884
## 427 6571884
## 428 6571884
## 429 6571884
## 430 6571884
## 431 6571884
## 432 6571884
## 433 6571884
## 434 6571884
## 435 6571884
## 436 6571884
## 437 6571884
## 438 6571884
## 439 6571884
## 440 6571884
## 441 6571884
## 442 6571884
## 443 6571884
## 444 6571884
## 445 6571884
## 446 6571884
## 447 6571884
## 448 6571884
## 449 6571884
## 450 6571884
## 451 6571884
## 452 6571884
## 453 6571884
## 454 6571884
## 455 6571884
## 456 6571884
## 457 6571884
## 458 6571884
## 459 6571884
## 460 6571884
## 461 6571884
## 462 6571884
## 463 6571884
## 464 6571884
## 465 6571884
## 466 6571884
## 467 6571884
## 468 6571884
## 469 6571884
## 470 6571884
## 471 6571884
## 472 6571884
## 473 6571884
## 474 6571884
## 475 6571884
## 476 6571884
## 477 6571884
## 478 6571884
## 479 6571884
## 480 6571884
## 481 6571884
## 482 6571884Konvergen di iterasi ke 318
##
## Call:
## lm(formula = harga_mobil ~ Kilometer + Kapasitas_mesin + Transmisi +
## kategori_pemakaian + kategori_lokasi, data = regresi3, weights = w)
##
## Weighted Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -22596947 -7946535 0 7778003 22596902
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value
## (Intercept) 3.294e+08 1.978e+06 166.498
## Kilometer -1.928e+02 1.598e+01 -12.066
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc -1.216e+08 1.638e+06 -74.269
## Kapasitas_mesin2001-3000cc 6.178e+08 1.537e+07 40.204
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc 3.997e+08 1.538e+07 25.984
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc -1.779e+08 1.665e+06 -106.825
## TransmisiManual -2.598e+07 1.536e+06 -16.918
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun -1.995e+07 1.561e+06 -12.779
## kategori_lokasiLuar Jabodetabek 6.572e+06 1.508e+06 4.358
## Pr(>|t|)
## (Intercept) < 2e-16 ***
## Kilometer < 2e-16 ***
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc < 2e-16 ***
## Kapasitas_mesin2001-3000cc < 2e-16 ***
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc < 2e-16 ***
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc < 2e-16 ***
## TransmisiManual < 2e-16 ***
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun < 2e-16 ***
## kategori_lokasiLuar Jabodetabek 1.48e-05 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 15270000 on 796 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.955, Adjusted R-squared: 0.9546
## F-statistic: 2113 on 8 and 796 DF, p-value: < 2.2e-16\[ \hat Y = 3.29 \times 10^{8} -1.928\times 10^{2}X -1.216\times 10^{7}Ei_1 +6.178e\times 10^{8}Ei_2 -1.779\times 10^{8}Ei_3 +3.997\times 10^{8}Ei_4 -2.598\times 10^{7}T -1.995\times 10^{7}M +6.572\times 10^{6}L \]
Uji Asumsi Model Regresi Robust
1. Nilai Harapan Sisaan sama dengan Nol
H0: Nilai harapan sisaan sama dengan nol H1: Nilai harapan sisaan tidak sama dengan nol
##
## One Sample t-test
##
## data: modelGS$residuals
## t = 6.4816, df = 1188, p-value = 1.327e-10
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 14722766 27504958
## sample estimates:
## mean of x
## 21113862Uji t.tes tersebut menunjukkan hasil \[p-value >\ alpha = 0.05\] maka tak tolak H0. Artinya Nilai harapan sisaan sama dengan nol pada taraf nyata 5% (Asumsi terpenuhi).
2. Uji Normalitas
\(H_0 :\) sisaan menyebar Normal \(H_1 :\) sisaan tidak menyebar Normal
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: modelGS$residuals
## W = 0.79659, p-value < 2.2e-16Hasil uji normalitas sisaan dengan menggunakan shapiro.test menunjukkan hasil \[p-value <\ alpha = 0.05\] maka tolak H0. Artinya sisaan tidak menyebar normal pada taraf nyata 5% (Asumsi normalitas tidak terpenuhi).
3. Ragam Sisaan Homogen
\(H0:var[e]=sigma^2I\) (ragam sisaan
homogen)
\(H1:var[e] \neq sigma^2I\) (ragam
siaan tidak homogen)
##
## studentized Breusch-Pagan test
##
## data: modelGS
## BP = 0.003042, df = 8, p-value = 1Hasil uji homogenitas dengan menggunakan Breusch-Pagan test menunjukkan hasil \[p-value <\ alpha = 0.05\] maka tolak H0. Artinya ragam sisaan homogen pada taraf nyata 5% (Asumsi homogenitas ragam tidak terpenuhi).
4. Uji Autokorelasi
\(H0:E[ei,ej]=0\) (sisaan saling
bebas/tidak ada autokorelasi)
\(H1:E[ei,ej] \neq 0\) (sisaan tidak
saling bebas/ada autokorelasi)
##
## Breusch-Godfrey test for serial correlation of order up to 1
##
## data: modelGS
## LM test = 7.543, df = 1, p-value = 0.006024Tidak terpenuhi
Regresi Ridge
## Warning: package 'glmnet' was built under R version 4.3.3## Loading required package: Matrix## Loaded glmnet 4.1-8# Memisahkan variabel independen (X) dan dependen (Y)
x <- model.matrix(harga_mobil ~ Kilometer + Kapasitas_mesin + Transmisi + kategori_pemakaian + kategori_lokasi + kategori_merek, data = regresi3)[,-1] # -1 untuk menghapus intercept
y <- regresi3$harga_mobilLamda Terbaik
# Cross-validation untuk memilih lambda optimal
cv_ridge <- cv.glmnet(x, y, alpha = 0)
lambda_optimal_ridge <- cv_ridge$lambda.min
lambda_optimal_ridge## [1] 6468883# Fit ulang model menggunakan lambda optimal
ridge_final <- glmnet(x, y, alpha = 0, lambda = lambda_optimal_ridge)Nilai lamda optimum untuk model regresi ridge sebesar 6468883
Koefisiesn model Ridge
# Melihat koefisien untuk model dengan lambda terbaik
ridge_coef <- coef(cv_ridge, s = lambda_optimal_ridge)
print(ridge_coef)## 10 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
## s1
## (Intercept) 3.687878e+08
## Kilometer -5.492927e+02
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc -6.593008e+07
## Kapasitas_mesin2001-3000cc 5.556249e+08
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc 3.481884e+08
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc -1.568844e+08
## TransmisiManual -4.608282e+07
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun -4.266023e+07
## kategori_lokasiLuar Jabodetabek 6.871226e+06
## kategori_merekMerek Mobil dibawah Top 10 Terlaris 7.009380e+07\[ \hat Y = 3.687 \times 10^{8} -5.493\times 10^{2}X -6.593\times 10^{7}Ei_1 + 5.556\times 10^{8}Ei_2 -1.568times 10^{8}Ei_3 +3.481\times 10^{8}Ei_4 -4.608\times 10^{7}T -4.266\times 10^{7}M + 6.871\times 10^{6}L + 7.009\times 10^{7}K \]
Nilai kebaikan model Regresi Ridge AIC,BIC, Adjusted R Square
# Prediksi nilai Y dari model Ridge final
prediksi_ridge <- predict(ridge_final, newx = x)
# Hitung RSS (Residual Sum of Squares)
rss_ridge <- sum((y - prediksi_ridge)^2)
# Jumlah observasi dan variabel
n <- nrow(x)
p_ridge <- length(coef(ridge_final)) - 1 # Jumlah prediktor aktif (selain intercept)
# Menghitung AIC
aic_ridge <- n * log(rss_ridge/n) + 2 * p_ridge
# Menghitung BIC
bic_ridge <- n * log(rss_ridge/n) + p_ridge * log(n)
# Menghitung R-squared dan Adjusted R-squared
tss <- sum((y - mean(y))^2) # Total Sum of Squares
r_squared_ridge <- 1 - rss_ridge/tss
adjusted_r_squared_ridge <- 1 - (1 - r_squared_ridge) * ((n - 1) / (n - p_ridge - 1))
# Output hasil
cat("AIC Ridge: ", aic_ridge, "\n")## AIC Ridge: 43930.62## BIC Ridge: 43976.35## Adjusted R-Squared Ridge: 0.5032427Regresi Lasso
Lamda Optimum
# Cross-validation untuk memilih lambda optimal
cv_lasso <- cv.glmnet(x, y, alpha = 1)
lambda_optimal <- cv_lasso$lambda.min
lambda_optimal## [1] 202198.9Nilai lamda optimum untuk model regresi ridge sebesar 202198.9
# Fit ulang model menggunakan lambda optimal
lasso_final <- glmnet(x, y, alpha = 1, lambda = lambda_optimal)
plot(cv_lasso)
Koefisiesn model Lasso
# Melihat koefisien untuk model dengan lambda terbaik
lasso_coef <- coef(cv_lasso, s = lambda_optimal)
print(lasso_coef)## 10 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
## s1
## (Intercept) 3.745179e+08
## Kilometer -5.699027e+02
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc -7.169369e+07
## Kapasitas_mesin2001-3000cc 5.729644e+08
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc 3.569512e+08
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc -1.661399e+08
## TransmisiManual -4.931888e+07
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun -4.357118e+07
## kategori_lokasiLuar Jabodetabek 8.466701e+06
## kategori_merekMerek Mobil dibawah Top 10 Terlaris 6.980758e+07\[ \hat Y = 3.745 \times 10^{8} -5.699\times 10^{2}X -7.169\times 10^{7}Ei_1 + 5.729\times 10^{8}Ei_2 -1.661times 10^{8}Ei_3 +3.569\times 10^{8}Ei_4 -4.931\times 10^{7}T -4.357\times 10^{7}M + 8.466\times 10^{6}L + 6.980\times 10^{7}K \]
Nilai kebaikan model Regresi Lasso AIC,BIC, Adjusted R Square
## Warning: package 'AICcmodavg' was built under R version 4.3.3# Prediksi nilai Y dari model Lasso final
prediksi <- predict(lasso_final, newx = x)
# Hitung RSS (Residual Sum of Squares)
rss <- sum((y - prediksi)^2)
# Jumlah observasi dan variabel
n <- nrow(x)
p <- length(coef(lasso_final)) - 1 # Jumlah prediktor aktif (selain intercept)
# Menghitung AIC
aic_lasso <- n * log(rss/n) + 2 * p
# Menghitung BIC
bic_lasso <- n * log(rss/n) + p * log(n)
# Menghitung R-squared dan Adjusted R-squared
tss <- sum((y - mean(y))^2) # Total Sum of Squares
r_squared <- 1 - rss/tss
adjusted_r_squared_lasso <- 1 - (1 - r_squared) * ((n - 1) / (n - p - 1))
# Output hasil
cat("AIC: ", aic_lasso, "\n")## AIC: 43927.93## BIC: 43973.65## Adjusted R-Squared: 0.5043657Perbandingan Regresi WLS, Lasso, dan Ridge
Perbandingan <- data.frame(
Model = c("Model Regresi WLS", "Model Robust GS","Model Lasso", "Model Ridge"),
Adj_R_Squared = c(summary(model4)$adj.r.squared,
summary(modelGS)$adj.r.squared,
adjusted_r_squared_lasso,
adjusted_r_squared_ridge),
AIC = c(ols_aic(model4),
ols_aic(modelGS),
aic_lasso,
aic_ridge),
BIC = c(BIC(model4),
BIC(modelGS),
bic_lasso,
bic_ridge)
)
Perbandingan## Model Adj_R_Squared AIC BIC
## 1 Model Regresi WLS 0.5146876 45882.19 45932.68
## 2 Model Robust GS 0.9545794 29453.83 29500.74
## 3 Model Lasso 0.5043657 43927.93 43973.65
## 4 Model Ridge 0.5032427 43930.62 43976.35Model Akhir Hasil Perbandingan
##
## Call:
## lm(formula = harga_mobil ~ Kilometer + Kapasitas_mesin + Transmisi +
## kategori_pemakaian + kategori_lokasi, data = regresi3, weights = w)
##
## Weighted Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -22596947 -7946535 0 7778003 22596902
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value
## (Intercept) 3.294e+08 1.978e+06 166.498
## Kilometer -1.928e+02 1.598e+01 -12.066
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc -1.216e+08 1.638e+06 -74.269
## Kapasitas_mesin2001-3000cc 6.178e+08 1.537e+07 40.204
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc 3.997e+08 1.538e+07 25.984
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc -1.779e+08 1.665e+06 -106.825
## TransmisiManual -2.598e+07 1.536e+06 -16.918
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun -1.995e+07 1.561e+06 -12.779
## kategori_lokasiLuar Jabodetabek 6.572e+06 1.508e+06 4.358
## Pr(>|t|)
## (Intercept) < 2e-16 ***
## Kilometer < 2e-16 ***
## Kapasitas_mesin1001-1500 cc < 2e-16 ***
## Kapasitas_mesin2001-3000cc < 2e-16 ***
## Kapasitas_mesinDiatas 3000 cc < 2e-16 ***
## Kapasitas_mesinDibawah 1000 cc < 2e-16 ***
## TransmisiManual < 2e-16 ***
## kategori_pemakaianUmur Mobil lebih dari 5 tahun < 2e-16 ***
## kategori_lokasiLuar Jabodetabek 1.48e-05 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 15270000 on 796 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.955, Adjusted R-squared: 0.9546
## F-statistic: 2113 on 8 and 796 DF, p-value: < 2.2e-16\[ \hat Y = 3.29 \times 10^{8} -1.928\times 10^{2}X -1.216\times 10^{7}Ei_1 +6.178e\times 10^{8}Ei_2 -1.779\times 10^{8}Ei_3 +3.997\times 10^{8}Ei_4 -2.598\times 10^{7}T -1.995\times 10^{7}M +6.572\times 10^{6}L \]
Interpretasi
Interpretasi
Kilometer
Jika kilometer bertambah satu kilometer, maka harga mobil akan turun dengan rata-rata sebesar 192,8 rupiah.
Kapasitas Mesin
1. Mobil bekas dengan kapasitas mesin sebesar 1001-1500 cc
memiliki rata-rata harga mobil 12,16 juta rupiah lebih rendah dari
kapasitas mesin 1501-200 cc.
2. Mobil bekas dengan kapasitas mesin sebesar 2001-3000cc memiliki
rata-rata harga mobil 617,8 juta rupiah lebih tinggi dari kapasitas
mesin 1501-200 cc. 3. Mobil bekas dengan kapasitas mesin
sebesar Dibawah 1000 cc memiliki rata-rata harga mobil 177,9 juta lebih
rendah dari kapasitas mesin 1501-200 cc. Peubah ini signifikan pada
taraf nyata 5%. 4. Mobil bekas dengan kapasitas mesin sebesar
Diatas 3000 cc memiliki rata-rata harga mobil 399,7 juta rupiah lebih
tinggi dari kapasitas mesin 1501-200 cc. Peubah ini tidak signifikan
pada taraf nyata 5%, tetapi signifikan pada taraf nyata 10%.
Transmisi
Mobil bekas dengan transmisi Manual memiliki rata-rata harga mobil 25,98 juta rupiah lebih rendah dari transmisi mobil otomatis.
Kategori Pemakaian lama Mobil(Umur)
Mobil bekas dengan lama pemakaian lebih dari 5 tahun memiliki rata-rata harga mobil sebesar 19,95 juta rupiah lebih rendah dari mobil dengan lama pemakaian kurang dari 5 tahun. Peubah ini signifikan pada taraf nyata 5%.
Kategori Lokasi Mobil
Mobil bekas yang dijual di luar jabodetabek memiliki rata-rata harga mobil sebesar 6,57 juta lebih tinggi dari mobil bekas yang dijual di jabodetabek.
Kesimpulan
Berdasarkan pemodelan yang telah dilakukan, model terbaik yang diperoleh adalah model regresi dengan metode Robust Estimasi GS. Hal ini karena nilai AIC dan BIC pada model Regresi robust ini paling kecil dibandingkan dengan model dengan metode lainnya. Namun, apabila membandingkan model WLS dengan Lasso dan Ridge maka diperoleh model terbaiknya adalah dengan menggunakan metode Lasso karena nilai AIC dan BIC pada metode lasso lebih kecil dibandingkan metode Ridge dan WLS. Berdasarkan model Regresi dengan metode Robust, diketahui bahwa harga mobil bekas pada website momobil dipengaruhi oleh lima peubah yaitu kilometer, kapasitas mesin, transmisi, umur mobil, dan lokasi penjualan mobil.